[:pt]Em um hotel popular situado no coração do Vale do Silício, duas tecnologias há muito tempo separadas passaram a caminhar juntas – tudo em nome da pasta de dentes.
Um pequeno robô, equipado com câmeras 3D, foi carregado com um kit de banho, um jornal e uma toalha de reposição. Em seguida, levou os suprimentos, rodou para fora do lobby, chamou o elevador e entregou os itens no quarto de um hóspede. Desde a demonstração no último outono, uma frota de robôs Relay feita pela Savioke realizou mais de 50.000 entregas semelhantes em seis cidades da América do Norte.
Os resultados desse teste de campo respondeu a uma pergunta muito importante para investidores de tecnologia: O que acontece quando você dá a um chip de computador uma visão de alta resolução de seu ambiente e a capacidade de reagir ao que vê? Você cria uma indústria totalmente nova.
Robôs verticalmente integrados e com funções específicas que podem perceber seus ambientes são capazes de lidar com tarefas repetitivas, aprender a fazer novas, estar disponíveis a qualquer hora e serem reparados e atualizados facilmente. Pense em um cortador que pode cortar grama por conta própria. Ou um amigo robótico capaz de encontrar, buscar e transportar itens de uma prateleira de supermercado para um comprador idoso – mesmo se a loja tiver movido os itens para diferentes gôndolas.
Esses tipos de dispositivos estão na vanguarda de uma onda de máquinas com potencial para trabalhar com maior autonomia em tudo, desde hospitalidade e varejo até entrega de pacotes e monitoramento situacional. E eles estão criando oportunidades de investimento em tecnologias em todos esses mercados – por valores cada vez mais acessíveis.
Em outras palavras, robôs de serviço de quarto são apenas o começo de algo muito maior. A combinação de câmeras 3D, processadores em tempo real e machine learning está preparada para produzir um impacto amplo e profundo.
A combinação de câmeras com processadores mais rápidos e algoritmos de inteligência artificial torna possível criar robôs com funções específicas, pré-carregados com reconhecimento de gestos, com conhecimento de desafios comuns de navegação e comportamentos culturais (não entrar em um elevador lotado, por exemplo) e com capacidade de atualizar rotineiramente essa compreensão.
Impacto amplo e profundo
Talvez você já tenha ouvido falar sobre essas habilidades antes – maior autonomia, melhor inteligência, uma base de conhecimento em contínua expansão. Esses mesmos traços são a marca registrada de novas indústrias construídas em torno de carros autocondutores e drones. Mas a combinação de câmeras 3D, processadores em tempo real e machine learning está pronta para causar um impacto mais amplo e profundo.
Resoluções maiores de câmera, por exemplo, permitirão que os drones trabalhem com mais precisão e segurança. Imagine um robô que pode voar através de uma cidade ou em terreno acidentado para entregar pacotes enquanto vê claramente o suficiente para evitar antenas e pássaros – e até mesmo mudar sua rota automaticamente se seus primeiros responders precisarem limpar o espaço aéreo.
Já vemos esses tipos de recursos de uma série de empresas, como a Aethon, cujos robôs TUG navegam por corredores de hospitais ocupados para entregar de tudo, desde refeições de pacientes até amostras de sangue para análise de laboratório. Até a data deste texto, esses robôs viajaram mais de um milhão de milhas e fizeram mais de 19 milhões de entregas.
Processamento em tempo real pode ajudar um vasto número de segmentos, incluindo o varejo. Considere um robô que circula nos corredores de uma grande loja para verificar o inventário: ele poderia contar o estoque e encomendar novos itens automaticamente, em uma fração do tempo que levaria uma equipe convencional. A Fetch Robotics e a Fellow Robots estão desenvolvendo e testando produtos nessas áreas. Enquanto isso, a Starship Technologies – lançada pelos cofundadores da Skype – acaba de anunciar que usará robôs para entregar mantimentos em Washington, DC ainda no outono.
Estamos falando do uso de robôs específicos. No entanto, além disso, quando combinados com tecnologias de aprendizagem profundas, eles formarão blocos essenciais para construção de plataformas de robótica com propósito geral, que serão mais flexíveis e facilmente adaptadas para múltiplos usos.
Fonte: Tech Crunch[:]