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Cientistas americanos criaram um novo robô capaz de pegar várias peças de roupa de uma pilha espalhada pelo chão e colocá-las em um cesto de roupa suja.
Usando uma combinação de câmeras coloridas com sensor de profundidade e um braço articulado, Ken Goldberg, da Universidade da Califórnia, em Berkeley (EUA), e seus colegas, desenvolveram um sistema para resolver o que chamam de “problema do adolescente” de como recolher roupas espalhadas de maneira mais eficiente.
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Pegar roupas e outros itens diferentes misturados e organizá-los pode ser simples para um ser humano, mas, ações como descobrir onde estão as bordas das roupas e como agrupar os objetos diversos, representam configurações avançadas para um robô.
Os pesquisadores usaram uma programação de autoaprendizagem em que o robô executa repetidamente o mesmo ciclo: pega as roupas de uma superfície plana, coloca-as em uma cesta e, em seguida, despeja o conteúdo de volta na superfície. No experimento, a Inteligência Artificial repetiu esse ciclo 200 vezes e pegou mais de 2.000 peças de roupa no processo.
Duas técnicas diferentes foram utilizadas pelos cientistas: uma usando uma câmera colorida padrão, e outra com uma câmera especial com sensor de profundidade.
A câmera colorida conseguia identificar onde estavam as roupas, mas, muitas vezes, não conseguia encontrar o melhor local para agarrar várias peças de uma vez. A câmera com sensor de profundidade, por outro lado, foi ótima para ver onde muitas vestimentas se acumulavam, mas teve dificuldade para distinguir uma peça de roupa da outra.
Cada um destes métodos reduziu o número de viagens necessárias para limpar a sala em cerca de 20%. No entanto, quando combinados, o robô pode ser 67% mais eficiente.
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O professor Ken Goldberg, principal autor do estudo, diz que esta tecnologia poderá estar disponível comercialmente na próxima década. No entanto, ainda não é o ajudante doméstico perfeito, pois, atualmente, não tem a capacidade de classificar as roupas conforme a cor. Mas os pesquisadores sugerem que a capacidade de classificação será um “ajuste natural” às técnicas usadas hoje para optimizar a captura.
