IA na Robótica do Mundo Real

Enquanto os especialistas debatem os pontos mais delicados do que constitui uma verdadeira inteligência artificial geral (IA) e as várias etapas que podem nos levar até lá, não há dúvida de que os robôs estão ficando mais inteligentes - e aprendendo a tomar melhores decisões - obrigado a vários sistemas relacionados à IA.

Desde carros autônomos em nossas estradas e robôs móveis autônomos nos depósitos do mundo até sistemas de visão de máquina movidos a IA, computação de ponta em ambientes de manufatura e drones agrícolas que podem processar grandes quantidades de dados em tempo real, a IA melhora muito o desempenho do robô fornecendo bots com recursos inteligentes de tomada de decisão com base em uma análise de bilhões de pontos de dados juntamente com a rede neural e estratégias de aprendizado profundo. Crucialmente, a IA permite que os robôs sejam mais flexíveis e, ao mesmo tempo, aprimora a rastreabilidade em todos os tipos de processos de automação.

Junto com Big Data e a Internet das Coisas, a IA é um elemento crucial da Indústria 4.0 e 5.0. A AI já está ajudando empresas dos setores industrial, médico, agrícola e farmacêutico (entre outros) a permanecerem competitivas em um mercado global, lidando com a incerteza do COVID e questões generalizadas em torno da disponibilidade de mão de obra - e os membros do A3 estão liderando o caminho.

Ainda esta semana, a Soft Robotics Inc anunciou que arrecadou US $ 10 milhões para expandir as operações comerciais e apoiar o lançamento de uma gama de soluções robóticas movidas a ‘SoftAI’. O SoftAI cria camadas de visão 3D e IA em cima do hardware de pega suave para permitir a automação dos processos de coleta em massa, como coleta de lixo na cadeia de abastecimento de alimentos.



Também nesta semana, a Ambi Robotics, fabricante do sistema de classificação robótica AmbiSort com IA, anunciou uma parceria com a DWFritz Automation para construir soluções robóticas personalizadas para clientes da cadeia de suprimentos. AmbiSort é um sistema de classificação robótica configurável que pode classificar e embalar milhões de pacotes exclusivos, como caixas, sacos plásticos e envelopes, em contêineres de destino cerca de 50% mais rápido do que os sistemas manuais. O AmbiSort é executado no AmbiOS, um sistema operacional que alavanca a IA proprietária de simulação para a realidade para aprimorar o desempenho do robô.

Em outro lugar, a Neurala anunciou recentemente US $ 12 milhões em financiamento para avançar o desenvolvimento e a disseminação de seu software VIA - uma solução de software integrada, alimentada por IA, projetada para ajudar os fabricantes a melhorar os processos de inspeção de qualidade na linha de produção.

Enquanto isso, GreyOrange Inc. desenvolveu um 'Sistema Operacional de Cumprimento' de pedidos que combina IA e robôs móveis para decidir sobre e executar atividades de depósito, com base nos requisitos do cliente. Aproveitando o software GreyMatter AI da empresa, o sistema usa dados preditivos e em tempo real sobre pedidos, promessas, inventário, janelas de remessa e recursos para determinar como os funcionários e robôs trabalham e podem colaborar da melhor forma para otimizar os processos de atendimento de pedidos. Em março, GreyOrange e o integrador de robótica de IA da Califórnia, Vicarious, lançaram o sistema Autonomous Vertical Picking, projetado para automatizar as operações pick-n-pack no atendimento omnicanal.



Líder global no desenvolvimento de produtos na interseção da IA ​​e da robótica, a NVIDIA oferece a plataforma Jetson AGX Xavier, projetada para fornecer aos veículos autônomos a IA necessária para perceber seu ambiente, controlar o movimento e tomar decisões inteligentes.

O Cainiao XG ALV é apenas um exemplo de veículo autônomo que usa a plataforma Jetson AGX Xavier da NVIDIA como unidade de computação principal. Combinando esta plataforma de IA para computação de ponta incorporada e com ajuda adicional dos produtos TensorRT e TensorFlow da NVIDIA, o veículo é capaz de otimizar continuamente seus modelos de aprendizado profundo por meio de testes, desenvolvimento e implantação. Isso não é fácil, visto que o veículo autônomo está equipado com uma ampla gama de sensores (incluindo lidars, câmeras, GPS e unidades de medida inerciais), que geram continuamente bilhões de pontos de dados. A IA é crucial para a implantação segura e eficaz de veículos autônomos em nossas estradas e em outros espaços públicos.

Em março, Mt. Clemens, baseado em MI, DeepView Corp. lançou o X-400, um AI- câmera inteligente equipada com suporte para treinamento, implantação e armazenamento a bordo. A câmera vem com uma GPU de 400 núcleos projetada para permitir o processamento de imagem em resolução total e 3 CPUs capazes de lidar com 12 trilhões de operações por segundo - exatamente o tipo de resolução e poder de computação que é necessário para treinar redes neurais. Todo o hardware é fornecido na câmera, eliminando a necessidade de um servidor / PC externo durante a inicialização e implantação. Além disso, a câmera DeepView AI permite a inspeção da produção e o treinamento de novos aplicativos usando uma interface de navegador da web intuitiva.

A IA penetrou na robótica a tal ponto que até aspiradores de pó robóticos domésticos a utilizam para aprimorar o aprendizado e o desempenho. Por exemplo, a Samsung Electronics lançou recentemente o Jet Bot AI + na Europa e nos EUA. Equipado com a solução Mobidius AI da Intel, o robô de limpeza chega treinado em mais de um milhão de imagens, permitindo o reconhecimento avançado de objetos e desempenho aprimorado.

A3 lançou um novo Conselho de Estratégia de Tecnologia de Inteligência Artificial como parte de uma grande iniciativa para promover a educação e adoção de aplicações de inteligência artificial em indústrias de automação. Saiba mais no Portal de Inteligência Artificial da A3.