A inteligência synthetic trouxe enorme entusiasmo à robótica.
Os robôs agora podem andar, navegar em ambientes complexos e realizar tarefas que pareciam impossíveis há apenas alguns anos.
Mas há uma grande lacuna entre demonstrações de robôs e implantação industrial actual.
Um robô que trabalha num ambiente de investigação controlado é muito diferente de um robô que funciona de forma fiável numa linha de produção.
Esta é a diferença entre IA física e IA operacional.
A IA física, às vezes chamada de IA incorporada, concentra-se em ensinar às máquinas como interagir com o mundo físico.
Isso inclui recursos como:
- movendo-se por ambientes
- detectando objetos
- ferramentas de manipulação
- manuseio de materiais
Avanços recentes tornaram os robôs muito mais capazes em movimento e percepção.
Mas a interação com o mundo físico permanece extremamente complexa.
Os robôs devem lidar com:
- propriedades incertas do objeto
- ambientes em mudança
- dinâmica de contato imprevisível
Esses desafios tornam a manipulação um dos problemas mais difíceis da robótica.
Na pesquisa robótica, as demonstrações frequentemente apresentam capacidades impressionantes.
Um robô pode concluir com êxito uma tarefa em um ambiente de laboratório.
Mas os ambientes industriais exigem algo mais importante do que o sucesso ocasional.
Eles exigem consistência.
Um robô de fabricação deve realizar a mesma operação:
- milhares de vezes por dia
- com supervisão mínima
- sem falhas frequentes
Para muitas aplicações industriais, as metas de confiabilidade atingem 99,9% de tempo de atividade ou superior.
Este nível de confiabilidade é o que outline IA operacional.
IA operacional refere-se a sistemas robóticos que podem funcionar de forma confiável em ambientes de produção reais.
Isso requer mais do que algoritmos inteligentes.
Requer um sistema completo que inclua:
- {hardware} confiável
- detecção robusta
- comportamento previsível
- fácil integração
- sistemas sustentáveis
Em outras palavras, a IA operacional consiste em transformar capacidades promissoras de IA em soluções práticas de automação.
Lições da Robótica Lean
Uma estrutura útil para pensar sobre a implantação vem de robótica enxutauma metodologia desenvolvida para simplificar a implantação de células robóticas.
A robótica enxuta se concentra em quatro princípios:
Pessoas antes dos robôs
A automação deve ser projetada para as pessoas que a utilizam.
Os robôs devem ser fáceis de implementar, programar e manter – e não ferramentas que exijam conhecimento especializado em pesquisa.
Concentre-se na produção de células robóticas
A automação deve entregar valor mensurável.
O objetivo não é simplesmente instalar robôs, mas melhorar:
- produtividade
- confiabilidade
- segurança
Reduce o desperdício
A complexidade desnecessária retarda a implantação.
Cada recurso, sensor ou componente deve servir a um propósito claro.
A redução da complexidade do sistema geralmente melhora a confiabilidade.
Desenvolva suas habilidades
O sucesso da automação depende da construção de conhecimento interno.
As equipes que entendem de robótica podem adaptar sistemas, solucionar problemas e expandir a automação ao longo do tempo.
Esses princípios ajudam a preencher a lacuna entre a robótica experimental e sistemas industriais confiáveis.
Os modelos de software program e IA geralmente recebem a maior parte da atenção na robótica.
Mas a automação confiável depende muito de projeto de {hardware}.
Os sistemas robóticos interagem com o mundo actual através de componentes como:
- pinças
- sensores de torque de força
- sensores táteis
- ligações mecânicas
Esses componentes determinam como o robô interage fisicamente com os objetos.
{Hardware} bem projetado pode:
- melhorar a estabilidade de preensão
- reduzir o ruído do sensor
- simplificar algoritmos de controle
- aumentar a durabilidade do sistema
Em muitos casos, um bom {hardware} reduz a complexidade com que os sistemas de IA devem lidar.
A indústria robótica está entrando em uma nova fase.
O entusiasmo inicial em torno dos robôs alimentados por IA focou-se em demonstrações e protótipos.
A próxima fase focará dimensionando automação confiável.
As empresas que implantam a robótica priorizarão sistemas que forneçam:
- desempenho consistente
- manutenção previsível
- alto tempo de atividade
- integração simples
Esta transição da IA física para a IA operacional determinará quais tecnologias terão sucesso em ambientes reais de fabricação.
A indústria robótica está passando de demonstrações de capacidade para implantação confiável.
IA física concentra-se em permitir que robôs interajam com o mundo físico usando percepção e aprendizagem.
IA operacional concentra-se em tornar esses recursos confiáveis o suficiente para ambientes industriais reais.
Para alcançar a IA operacional, os sistemas robóticos devem alcançar:
- alta confiabilidade (muitas vezes acima de 99,9%)
- {hardware} durável
- detecção repetível
- fácil integração em fluxos de trabalho de produção
Esta mudança da experimentação para a confiabilidade definirá a próxima fase da adoção da robótica.
A IA continuará a ultrapassar os limites do que os robôs podem fazer.
Mas o sucesso na indústria dependerá de mais do que capacidade bruta.
Os robôs que transformam fábricas e armazéns combinarão:
- IA avançada
- {hardware} robusto
- detecção confiável
- design de sistema bem pensado
A IA física mostra o que os robôs podem alcançar.
A IA operacional determina se essas capacidades podem ter sucesso no mundo actual.
Saiba como o projeto mecânico, a detecção e os princípios da robótica enxuta ajudam a transformar demonstrações de robótica de IA em sistemas de automação confiáveis.
Leia o artigo técnico: Dando uma ajuda à IA física
