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Tornando robôs mais inteligentes, Microsoft lança plataforma de sistemas autônomos

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Recente na conferência Build em Seattle, a Microsoft anunciou em uma prévia limitada, um conjunto de ferramentas de ponta a ponta para ajudar desenvolvedores e organizações a criarem sistemas autônomos para suas indústrias. A plataforma inclui ferramentas que ensinam e simulam tecnologias de sistemas robóticos inteligentes para executar tarefas em empilhadeiras autônomas e plataformas de inspeção robótica.

A plataforma aproveita algumas tecnologias existentes da Microsoft, como o Azure IoT, Sistema Operacional de Robô (ROS) para Windows, a tecnologia de ensino de máquina adquirida por meio da aquisição do Bonsai em junho de 2018 e da tecnologia de simulação de indústria da Microsoft chamada AirSim.

O ensino de máquinas, que não deve ser confundido com aprendizado de máquina, que usa uma abordagem complementar para resolver problemas de inteligência artificial, obtendo conhecimento das pessoas em vez de extrair conhecimento apenas de dados. Jennifer Langston, escritora de inteligência artificial da Microsoft, explica:

O ensino de máquinas depende da experiência das pessoas para transformar um problema em tarefas mais fáceis e fornecer os modelos de aprendizado de máquina com dicas importantes sobre como encontrar uma solução rapidamente. É como ensinar uma criança a acertar o primeiro home run colocando a bola no tee, depois arremessando e eventualmente, passando para as bolas rápidas.

A automação industrial não é um fenômeno novo, mas esses sistemas diferem dos que são executados de forma autônoma. A automação tradicional depende de processos estruturados e repetitivos, em oposição a cenários que envolvem variação ou estados finais indefinidos. Por exemplo, considere um terremoto em que um robô semelhante a uma cobra pode rastrear detritos ou bolsões de ar apertados procurando pessoas que possam estar presas ou em condições ambientais perigosas.

A Microsoft fez uma parceria com a Sarcos para levar recursos inteligentes ao Guardian S, que permite que o robô se mova de forma mais autônoma, evitando obstáculos e fornecendo ao operador do robô mais ciclos para se concentrar em decisões mais urgentes. Kristi Martindale, vice-presidente executiva e diretora de marketing da Sarcos, explica:

Em um cenário real, o operador ainda teria um papel na orientação do robô. Mas se o Guardian S sentir que pode realizar todos os movimentos intermediários sozinho como atravessar escadas, o operador pode se concentrar em avaliar a cena e fazer julgamentos mais críticos.

Fonte da imagem: https://www.sarcos.com/products/guardian-s/

Outro aspecto importante para a plataforma de sistemas autônomos da Microsoft é executar simulações. Pode não ser prático, ou viável, que os robôs aprendam no trabalho, cometendo vários erros caros ao longo do caminho. O AirSim é uma plataforma de simulação open source, originalmente desenvolvida pela Microsoft, que usa inteligência artificial para ensinar drones, carros autônomos ou robôs em ambientes simulados.

O uso de simulações oferece a capacidade de resolver um problema maior e dividi-lo em muitas tarefas menores. As simulações também permitem a execução de várias simulações simultaneamente que podem reduzir o tempo de comercialização. Explica Ashish Kapoor, principal gerente de pesquisa da Microsoft;

Se eu tenho a capacidade de gerar milhares de simulações de uma só vez, e em cada uma delas pedestres cruzam a rua em pontos diferentes, e a curva de uma estrada é diferente, de repente o sistema de inteligência artificial é capaz de reunir essa experiência diferenciada em um curto período de tempo. O Azure nos dá a capacidade de executar essas simulações em escala, o que é realmente importante.

Um dos clientes com quem a Microsoft está trabalhando com essas simulações é a Toyota Material Handling, que está desenvolvendo empilhadeiras autônomas que "dividem a tarefa em sub-tarefas que são mais fáceis de aprender e analisar: navegam até a carga, alinham com o palete, levantam o palete, detectando outras pessoas e empilhadeiras, entregando o palete, retornando à estação de carregamento. "

Fonte da imagem: (screenshot) https://www.youtube.com/watch?v=0yTDnJAqKow

Para informações adicionais, por favor acessem o site: Microsoft's Autonomous Systems AI vision.

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