A era dos armazéns completamente operados por robôs parecia coisa para um futuro distante, mas os avanços têm sido tão rápidos que a ideia já é bem possível.
Para o diretor de robótica da Amazon, Scott Anderson, os armazéns da companhia estão há pelo menos uma década de distância da automatização “end-to-end”.
Não é logo ali, mas também não se trata de um futuro tão distante. Ao se pensar que só nos EUA 1 milhão de pessoas trabalham na indústria de warehouses, uma década é muito pouco para uma transformação de empregabilidade tão grande.
O uso de robôs atual da Amazon e outras companhias em warehouses estão hoje neste estágio.
A empresa tem mais de 30 mil desses pequenos robôs chamados “Drives”. Eles basicamente levam estantes com produtos de um lado para o outro até chegar aos humanos, seguindo padrões determinados.
Para chegar a aplicações mais complexas, os robôs precisam avançar dois passos: aprender a empacotar e colocar objetos em estantes.
Aqui mora o grande desafio. Essas duas habilidades requerem um nível de destreza manual altíssimo. Para se ter ideia, nenhum outro animal se aproxima da habilidade manual que nós humanos temos.
Robôs com essas habilidades, ao que parece, são bem difíceis de criar. Mas a evolução tem sido rápida.
Nas competições anuais de robôs organizadas pela Amazon é possível ver como as características têm sido aperfeiçoadas. Veja o vídeo:
https://www.youtube.com/watch?v=gB8xXpkNjBk
O vencedor da última competição conseguiu pegar itens de uma estante a uma velocidade de 100 por hora, com falha de 16,7%. O número ainda é baixo comparado a um humano, que consegue retirar 400 itens por hora, mas o avanço com relação ao melhor robô do ano anterior é notável. Ele havia conseguido apenas 30 itens por hora.
Para colocar os robôs no patamar necessário para atividades tão complexas, estamos vendo uma verdadeira corrida tecnológica pela melhoria das técnicas de inteligência artificial, como deep learning e o machine learning.
Na busca pela reprodução da capacidade da mão humana, a organização sem fins lucrativos OpenAI, fundada por Elon Musk, tem se destacado. Olha o que eles conseguiram executar num projeto recente:
https://www.youtube.com/watch?v=DKe8FumoD4E
Para ensinar a Inteligência Artificial a controlar fisicamente um robô, os pesquisadores enfrentam um grande desafio. Qualquer sistema de IA aprende através do treinamento com dados, com um método chamado reinforcement learning, basicamente de tentativa e erro.
Logo, o processo é mais simples quando o treinamento é somente para o ambiente digital, como treinar um vídeo game, por exemplo. Coloca-se o algoritmo para executar o jogo milhões de vezes e assim ele pode aprender com os próprios erros.
Para chegar à perfeição, normalmente é preciso o acúmulo de anos de experiência na máquina, e quando você tem treinar uma tarefa no mundo físico não dá para esperar todo esse tempo.
O que os pesquisadores fizeram no caso deste projeto foi tentar simular ao máximo no mundo digital a realidade do mundo físico. Eles alteraram nas simulações de forma aleatória características como ruído visual, o tamanho do cubo, a aspereza da superfície, o peso e a gravidade, para que o sistema aprendesse a lidar com o inesperado.
Para se ter ideia da dificuldade, eles chegaram ao resultado visto no vídeo acumulando quase 100 anos de experiência na máquina. Para atingir esse poder computacional, eles usaram 6.144 CPUs e 8 Nvidia V100 GPUs.
Outra frente onde os robôs precisam melhorar para escalar em quantidade é no preço e na capacidade de trabalhar perto de humanos. Atualmente, eles são muito caros e muito perigosos para os humanos. O robô mostrado mais acima que atua nos warehouses da Amazon, por exemplo, só pode funcionar em espaços isolados de humanos.
Mas, um robô criado recentemente pela UC Berkeley já é um ótimo passo rumo à resolução desses problemas. Feito de partes vindas de impressoras 3D, ele pode ser controlado com óculos de Realidade Virtual, repetindo movimentos do braço, e irá custar por volta de U$ 5.000,00 dólares.
Ele pode ser treinado com inteligência artificial e reage de forma bem suave ao toque de humanos.
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