Pesquisadores desenvolvem software para evitar travamento de juntas em robôs e facilitar troca de modelos
Pesquisadores da École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), na Suíça, criaram o Kinematic Intelligence, um framework que permite a transferência de habilidades aprendidas entre diferentes robôs, similar à troca de smartphones. O sistema visa resolver o problema de reconfiguração manual ao substituir braços robóticos, utilizando aprendizado por demonstração para ensinar tarefas sem depender de programação específica para cada modelo.
Tecnologia Kinematic Intelligence
O Kinematic Intelligence foi desenvolvido para simplificar a transição entre robôs industriais ou de serviço. Atualmente, ao substituir um braço robótico por um modelo mais recente, é necessário reprogramar todas as tarefas manualmente, um processo demorado e custoso. Com o novo framework, as habilidades aprendidas por um robô podem ser transferidas para outro, desde que ambos sejam compatíveis com o sistema. A tecnologia utiliza aprendizado por demonstração, onde o robô é guiado fisicamente ou remotamente para executar tarefas como empilhar caixas, soldar componentes ou limpar superfícies. Segundo os pesquisadores, o sistema reduz a dependência de programação específica para cada robô, tornando a adaptação mais ágil e eficiente.
Aprendizado por demonstração e aplicações
O aprendizado por demonstração é uma técnica já explorada por roboticistas há anos, mas com limitações significativas. A maioria das habilidades ensinadas fica restrita ao robô treinado, exigindo reaprendizado ao trocar de equipamento. O Kinematic Intelligence supera essa barreira ao padronizar a transferência de habilidades entre robôs com estruturas cinemáticas distintas. A equipe da EPFL demonstrou a eficácia do sistema em tarefas práticas, como manipulação de objetos e operações industriais. A expectativa é que a tecnologia seja adotada em setores como manufatura, logística e até mesmo em robôs domésticos, onde a flexibilidade e a rapidez na adaptação são essenciais.