O robô de construção de modelos Lego da Autodesk é o futuro da manufatura

O projeto BrickBot da gigante do software mostra como os robôs podem aprender a realizar tarefas complexas de forma autônoma. Por enquanto é com Legos. A próxima etapa está nas fábricas.

O robô de construção de modelos Lego da Autodesk é o futuro da manufatura

Sentados em cantos opostos de uma pequena mesa branca em um brilhante laboratório da Autodesk com tetos altos dentro de um edifício marítimo adjacente à Baía de São Francisco, dois braços robóticos da Universal Robots UR10 estão girando, trabalhando juntos, um por um, para retirar os tijolos de Lego seis pequenas caixas quadradas e encaixe-as cuidadosamente em uma almofada verde.



Para um observador casual, isso pode não parecer o precursor de uma grande mudança na fabricação e construção industrial, mas para a Autodesk, uma empresa de US $ 30 bilhões e uma das maiores fabricantes de software de design do mundo, pode muito bem ser apenas isso .

Especificamente, os UR10s - os principais atores em um projeto que já foi chamado de LegoBot, mas agora, por razões legais conhecidas como BrickBot - estão trabalhando de forma autônoma para construir um modelo rudimentar de Lego com cerca de 30 centímetros de altura semelhante à Pirâmide Transamérica de São Francisco. Programados com um modelo 3D do arranha-céu, os dois robôs estão arrancando Legos das caixas, um de cada vez, descobrindo como colocá-los no painel verde e, em seguida, lenta mas seguramente clicando com precisão na posição.





Tendo escrito longamente no passado sobre o futurístico Laboratório de Pesquisa Aplicada da Autodesk, seu Laboratório de Robótica e o trabalho que o Escritório do CTO (OCTO) da empresa faz para pensar sobre os produtos e serviços que pode querer oferecer daqui a alguns anos, eu foi convidado em janeiro de 2017 para dar uma olhada no LegoBot, então em andamento há cerca de quatro meses. O objetivo, me disseram então, era fazer com que os robôs construíssem modelos Lego com sucesso na Autodesk University - a conferência de desenvolvedores da empresa - até novembro do ano passado. Dentro de três anos ou mais depois disso, ele pode estar pronto para a indústria.

Basta dizer que o projeto foi mais lento do que o planejado, em parte porque tinha apenas um único cientista em tempo integral trabalhando nele e em parte porque alguns dos problemas que a Autodesk estava tentando resolver eram terrivelmente difíceis.

Mas agora, diz o chefe de inteligência de máquina da Autodesk, Mike Haley, o BrickBot rebatizado está finalmente avançado o suficiente para que a empresa esteja pronta para falar sobre isso publicamente e falar sobre como o trabalho que a equipe de Haley fez pode em breve tornar a manufatura e construção industrial mais flexíveis e mais eficiente do que nunca.



Você fala com a maioria de nossos clientes, eles estão lidando com a mesma coisa, diz Haley. Como podemos fazer uma gama mais ampla de coisas mais rapidamente, como podemos tomar decisões mais tarde no ciclo, mudar designs e depois. . . podemos projetar uma fábrica para que não tenhamos que construir [um] ambiente perfeitamente imaculado e previsível, onde nada nunca dá errado porque os robôs não conseguem lidar com isso?

Em outras palavras, um robô construtor de modelos Lego é o primeiro passo em direção a esse futuro, acredita a Autodesk. E eles estão chegando muito perto.

[Foto: Daniel Terdiman]

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Robôs idiotas



O ponto de partida para o BrickBot foi a ideia de que o tipo de robô usado em instalações de manufatura em todo o mundo, como os usados ​​para fazer carros, são, como diz Haley, incrivelmente burros.

Embora excelentes no que fazem, esses robôs são programados para fazer um trabalho, como soldar um ponto específico. Eles são bastante inflexíveis e geralmente incapazes de se adaptar às condições do mundo real: se o objeto que deve ser soldado estiver a duas polegadas, a solda também estará a duas polegadas.

A Autodesk quer dar a seus clientes industriais robôs mais inteligentes - máquinas que podem se adaptar rapidamente ao que está à sua frente. Os robôs não estão de forma alguma cientes de seus objetivos de ordem superior, diz Haley. Eles não têm uma noção real do que estão tentando alcançar. [BrickBot é] sobre como introduzir esse sentido no sistema.

Com o BrickBot, Haley e sua equipe - particularmente o arquiteto de software Yotto Koga - decidiram demonstrar que é possível projetar um sistema robótico que usa inteligência artificial para lidar com essa dinâmica. Ao mostrar que você pode ir de uma pilha de Legos a um modelo construído, eles acreditavam, você poderia provar que os robôs podem aprender a raciocinar e lidar com grandes quantidades de complexidade - coisas como criar estratégias para o tijolo certo para pegar em uma das várias caixas em para prosseguir com um modelo Lego, como segurá-lo da maneira certa e como movê-lo para a orientação certa para colocá-lo corretamente.

Para Ken Goldberg, professor de robótica, automação e novas mídias da Universidade da Califórnia em Berkeley, o trabalho da Autodesk é interessante e empolgante. Como alguém que está desenvolvendo um sistema, conhecido como Dex-Net, que tem como objetivo ensinar robôs como agarrar objetos de uma miríade de formas e tamanhos, Goldberg tem um profundo entendimento das três principais subtarefas com as quais o grupo de Haley está lutando.

O primeiro é pegar e pegar de latas de componentes de diferentes formas e tamanhos - um problema não trivial que existe na maioria dos setores de manufatura.

A segunda é orientar esses componentes adequadamente, porque para qualquer tipo de montagem, não basta pegá-lo e jogá-lo em uma caixa, explica Goldberg. Você tem que segurá-lo de uma maneira específica [e] isso geralmente requer agarrá-lo novamente, abaixá-lo e trocá-lo.

Essa é uma tarefa fácil para as pessoas, já que nossas mãos oferecem 22 graus de liberdade na maneira como seguramos as coisas, o que nos permite girar um Lego em nossas mãos. Mas um robô com uma garra normalmente tem apenas um único grau de liberdade, diz ele, o que obriga a pegar um objeto, olhar para ele com uma câmera, colocá-lo no chão e, em seguida, agarrá-lo novamente. Isso requer uma compreensão interessante da física, diz Goldberg: Como faço para baixá-la e como mover a garra para obter a nova orientação desejada entre a garra e o objeto?

Finalmente, embora quase qualquer criança possa construir um modelo de Lego, pedir a um robô para fazer a montagem apresenta um problema sutil, dadas as dificuldades de conectar os tijolos com a precisão necessária - se eles estiverem a menos de um milímetro de distância, eles podem não quebrar junto.

Juntas, essas três áreas são altamente interessantes do ponto de vista da pesquisa, acredita Goldberg, especialmente quando você adiciona o fator Lego - que pode capturar a imaginação popular.

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Na verdade, Haley diz que uma das razões pelas quais ele escolheu Legos como meio para o projeto é que eu queria algo que falasse a [todos]. Se eu faço um projeto de pesquisa e quero que afete as pessoas, quero que seja em uma linguagem que todos entendam. A construção de navios empolga os construtores de navios, mas isso é tudo. Lego - todo mundo sabe.

[Foto: Daniel Terdiman]

Coleta de lixo

No início de junho, voltei ao laboratório de robótica do lado da baía da Autodesk pela primeira vez em oito meses. Haley e Koga estavam ansiosos para mostrar a versão do BrickBot que está pronta para o mundo ver.

Pela primeira vez, explica Koga, os robôs conseguiram pegar os Legos de que precisavam para completar um modelo nas lixeiras, em vez de apenas retirá-los de uma pilha em uma mesa - um análogo importante para o funcionamento da manufatura industrial. A viagem demorou um pouco e foi provavelmente uma das principais razões do atraso do projeto.

Em iterações anteriores, diz ele, os robôs usavam o aprendizado de máquina para obter dados do sensor e começaram apenas tentando usar imagens de câmera para escolher os Legos certos. Isso não funcionou muito bem, então Koga tentou a visão binocular, ou estéreo, para tentar adicionar informações de profundidade. Funcionou melhor, mas ainda não era bom o suficiente. Finalmente, após cerca de seis meses de experimentos, ele adicionou sensores de profundidade que podem ler cores.

Os sensores de profundidade produziam muito ruído, o que significava dados perdidos, então o truque acabou sendo tirar várias fotos da lixeira enquanto o robô pegaria um tijolo e mesclá-las para reduzir o ruído. Com o tempo, o sistema aprendeu a distinguir entre cores diferentes e, assim, a escolher os Legos certos das caixas.

pessoa da manhã vs pessoa da noite

Da mesma forma, o BrickBot estava aprendendo como agarrar cada peça individual, como colocá-la no chão e reposicioná-la e, finalmente, como pegá-la novamente e encaixá-la no lugar. No final de um dos braços do robô está uma ferramenta removível para agarrar os Legos e colocá-los em cima de outros tijolos. E essa ferramenta é representativa de ser capaz de trocar ferramentas em um ambiente industrial, Haley diz. A ideia é que, se pudermos tornar tudo isso adaptável, Haley diz, adicionar mais robôs não adiciona mais complexidade. O sistema só precisa aprender a fazer isso.

De quadrados e retângulos a tijolos em forma de cabra

Uma parte disso é ensinar o sistema a saber como lidar com peças de Lego de todas as variedades - quadrados, retângulos, rodas, pessoas em miniatura, tijolos em forma de cabra e assim por diante. Porque no mundo industrial, os componentes vêm em todas as formas e tamanhos. Nos primeiros estágios do projeto, o BrickBot não podia fazer isso, mas agora parece cada vez menos intimidado se encontrar algo fora do comum. Em um dos experimentos, colocamos a cabra em [uma lata], diz Haley. O sistema não foi treinado em cabras, mas ainda era capaz de lidar razoavelmente com isso 80% das vezes.

Para ter certeza, Haley reconhece, BrickBot ainda é um projeto de pesquisa. Ainda não é um produto, mas está a caminho. Da maneira como gostamos de trabalhar aqui, diz ele, gostamos de apresentar ideias voltadas para o futuro como este conceito. E então, fazemos uma certa quantidade de trabalho de forma independente, dentro da Autodesk, para chegar ao ponto em que você verificou a viabilidade do que está fazendo. É exatamente onde estamos agora. Essa coisa é viável.

Uma próxima etapa é permitir que o sistema funcione um pouco fora dos limites das instruções passo a passo de construção de modelo fornecidas. A ideia é que um robô inteligente provavelmente escolheria uma sequência de passos diferente de um humano porque sua eficiência - de coisas como agarrar e agarrar - é fundamentalmente diferente da nossa. Em ambientes industriais, os robôs foram programados para montar coisas de maneiras humanas, mas talvez haja uma maneira melhor. A equipe de Haley considera esse um próximo passo importante no projeto.

[Foto: Daniel Terdiman]

Mas, na verdade, o próximo estágio do BrickBot é encontrar clientes da Autodesk que desejam ser parceiros de pesquisa conjunta que permitirão que uma versão em escala industrial do sistema entre em suas fábricas.

Goldberg, da UC Berkeley, acha que o progresso da Autodesk até agora é impressionante, mas ele adverte que, embora um robô construtor de modelos Lego seja aplicável à indústria, não é de forma alguma uma linha reta. Essa é a chave, Goldberg geralmente diz sobre esse tipo de pesquisa. É muito importante fazer esses experimentos, mas ainda temos um longo caminho a percorrer antes de colocá-los em prática de maneira econômica. Ter um robô aprendendo a fazer uma etapa em uma linha de montagem, isso é muito emocionante. Ter várias etapas como essa é ainda mais emocionante. Mas isso vai levar tempo.

Haley não discorda. Mas ele acha que é hora de começar a trabalhar com os clientes para levar a tecnologia adiante. O truque é encontrar os clientes certos entre o amplo espectro de fabricantes de automóveis, fabricantes de aviões, empresas de construção e todos os demais, e obter luz verde para trazê-los para suas fábricas por alguns anos de experimentação. Afinal, quase todas as grandes empresas do mundo, sem falar nas inúmeras empresas menores, usam as ferramentas da Autodesk.

Algumas dessas empresas são do tipo que buscam estar na vanguarda da tecnologia, enquanto outras querem uma tecnologia de robótica de geração mais padrão e atual. A equipe de Haley está olhando para o primeiro grupo, que vê a tecnologia de ponta como uma vantagem competitiva, para parceiros.

Eles dizem: ‘Adoraríamos trabalhar com vocês, & apos; Haley argumenta. ‘Entendemos que não é um produto, mas, por outro lado, descobrimos algo com vocês. Se isso se transformar em algo, ótimo, somos nós que lideramos. & Apos;