A Diferença Entre uma Demonstração de Robot e um Robot que Realmente Funciona

Pontos-chave

• Burro, uma empresa de robótica agrícola baseada na Filadélfia, fez sua primeira demonstração em campo em 2018 e passou anos aprendendo a diferença entre essa demonstração e o funcionamento no mundo real.
• Robots ao ar livre enfrentam variações de temperatura desde abaixo do congelamento até 120 graus Fahrenheit, mudanças de luminosidade e terreno que se altera diariamente.
• Vibhor Sood, co-fundador de Burro, afirma que a área de investigação em falta é a localização independente de infraestruturas: permitir que um robot saiba exatamente onde está e o que o rodeia, sem GPS ou pontos de referência fixos.
• Cada falha no mundo real que um robot Burro experimenta numa localização alimenta o sistema e torna cada outra unidade na frota mais fiável.

Um robot que funciona numa demonstração e um robot que funciona numa manhã chuvosa de novembro não são a mesma máquina. Burro, uma empresa de robótica agrícola baseada na Filadélfia, aprendeu isso da forma difícil, e o co-fundador Vibhor Sood explicou exatamente porquê num artigo reportado inicialmente por The Robot Report.

Burro constrói robots autónomos para ambientes agrícolas ao ar livre, máquinas que podem carregar cargas, cortar a relva e patrulhar campos sem qualquer infraestrutura fixa como torres de GPS ou iluminação controlada. A empresa fez sua primeira demonstração em 2018. Correu bem. Depois começou o verdadeiro trabalho.

O problema é o que Sood chama a armadilha da demonstração. Uma demonstração é construída para um cenário de melhor caso: condições controladas, um público preparado, uma janela de tempo limitada. A implementação real significa luz plana, chão molhado, trabalhadores a aproximar-se por ângulos inesperados, e operações em localizações que o robot nunca visitou. A maioria das empresas de robótica, argumenta Sood, passa demasiado tempo a otimizar para a demonstração enquanto o problema mais difícil de implementação fica por resolver.

Burro não tinha o luxo de esperar. Os ambientes agrícolas não se adaptam às preferências de uma máquina. Os trabalhadores agrícolas não iam mudar a forma como se movem pelos campos para ajudar um robot a lidar. A empresa teve de confrontar a falha no mundo real cedo e aprender rapidamente.

Por que é que a robótica ao ar livre falha quando a robótica interior tem sucesso?

Os robots de interior funcionam em espaços controlados: iluminação fixa, chãos planos, movimento previsível. Um armazém não muda de forma da noite para o dia. Um local de construção muda. Um pátio portuário funciona 24 horas por dia, misturando veículos pesados com tráfego humano imprevisível. Uma linha de cultivo parece completamente diferente ao amanhecer em relação ao entardecer, no verão em relação ao inverno, no pó em relação à lama.

O argumento central de Sood é que nenhuma quantidade de simulação, por muito detalhada que seja, resolve isto. Você só resolve robótica ao ar livre estando ao ar livre, acumulando dados operacionais reais, falhando com segurança e iterando rapidamente. Uma falha num campo, uma vez absorvida e corrigida, torna cada robot na frota mais inteligente.

A lacuna técnica específica que Sood identifica é a localização e perceção independente de infraestruturas. Em termos simples: um robot precisa saber exatamente onde está e o que o rodeia, mesmo com seus sensores a degradarem-se e o ambiente a mudar à sua volta, tudo isto sem qualquer infraestrutura de suporte. A robótica de interior recebeu investimento sério na resolução deste problema há cerca de uma década. Ambientes ao ar livre e não estruturados não receberam a mesma atenção. Essa lacuna, diz Sood, é o principal entrave restante.

A lição para qualquer pessoa que observe sistemas autónomos a entrarem no seu local de trabalho ou bairro é prática. Um sistema que impressiona num cenário controlado não é ainda um sistema em que possa confiar. A confiança vem de horas de campo, não de horas de laboratório. Burro diz que agora possui oito anos desse tipo de dados, ganhos na íntegra.

Quando um robot consegue ganhar essa confiança, os utilizadores reorganizam todo o seu fluxo de trabalho à sua volta. Nesse momento, uma falha sente-se menos como um gadget partido e mais como um corte de energia. A barra de fiabilidade definida pelos utilizadores reais é mais elevada do que qualquer teste de laboratório preparará uma empresa.