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Os 10 grandes desafios da robótica na próxima década

A pesquisa em robótica tem feito grandes progressos nos últimos anos, mas ainda há muitos obstáculos para que as máquinas se tornem uma presença omnipresente em nossas vidas. A revista Science Robotics já identificou 10 grandes desafios que o campo terá que lidar com para tornar isso realidade.

Os editores realizaram uma pesquisa on-line sobre desafios não resolvidos na robótica e montaram um painel de especialistas em robotização para mostrar os 30 tópicos mais importantes, que foram agrupados em 10 grandes desafios que poderiam ter grande impacto nos próximos 5 a 10 anos. Veja abaixo em que conclusão chegaram.

1. Novos materiais e sistemas de fabricação

A robótica está começando a mover-se além dos motores, engrenagens e sensores experimentando coisas como músculos artificiais, robótica macia e novos métodos de fabricação que combinam múltiplas funções em um único material. Mas a maioria desses avanços foram demonstrações “únicas”, que não são fáceis de combinar.

Materiais multifuncionais que combinam coisas como detecção, movimento, colheita de energia ou armazenamento de energia podem permitir projetos de robôs mais eficientes. Mas combinar essas várias propriedades em uma única máquina exigirá novas abordagens que combinem técnicas de fabricação em micro escala e grande escala. Outra direção promissora é material que pode mudar ao longo do tempo para se adaptar ou curar, mas isso requer muito mais pesquisa.

2. Robôs Bio-inspirados e Bio-Híbridos

A natureza já resolveu muitos dos problemas que os roboticistas estão tentando enfrentar, muitos estão voltando para a biologia para a inspiração ou até mesmo incorporando sistemas vivos em seus robôs. Mas ainda existem grandes estrangulamentos na reprodução do desempenho mecânico do músculo e a capacidade dos sistemas biológicos gerarem a própria energia.

Houve um grande progresso nos músculos artificiais, mas sua robustez, eficiência e densidade energética e energia precisam ser melhoradas. A incorporação de células vivas em robôs pode superar os desafios de alimentar robôs pequenos, além de explorar recursos biológicos como autocura e detecção integrada, porém, como integrar esses componentes ainda é um grande desafio. E enquanto um crescente “zoológico de robôs” está ajudando a desvendar os segredos da natureza, é preciso trabalhar mais sobre a transição dos animais entre recursos como voar e nadar para construir plataformas multimodais.

3. Potência e Energia

O armazenamento de energia é um grande gargalo para robótica móvel. A crescente demanda por drones, veículos elétricos e energia renovável está impulsionando o progresso na tecnologia da bateria, mas os desafios fundamentais permaneceram praticamente inalterados por anos.

Isso significa que, paralelamente ao desenvolvimento da bateria, é necessário que haja esforços para minimizar a utilização de energia dos robôs e dar-lhes acesso a novas fontes de energia. Permitir que eles colhem energia de seu meio ambiente e transmitindo energia para eles sem fio são duas abordagens promissoras dignas de investigação.

4. Enxames de robôs

Enxames de robôs simples que se juntam em diferentes configurações para enfrentar várias tarefas podem ser uma alternativa mais barata e mais flexível para robôs com tarefas específicas. Um hardware mais pequeno, mais barato e mais poderoso que permite que os robôs simples percebam seu ambiente e se comuniquem é combinar com Inteligência Artificial que pode modelar o tipo de comportamento observado nos rebanhos da natureza.

Mas é preciso ter mais trabalho nas formas mais eficientes de controle em diferentes escalas, os enxames pequenos podem ser controlados centralmente, mas os maiores precisam ser mais descentralizados. Eles também precisam ser robustos e adaptáveis ​​às condições de mudança do mundo real e resilientes a danos deliberados ou acidentais. Também é necessário ter mais trabalho em enxames de robôs não homogêneos com capacidades complementares.

5. Navegação e Exploração

Um caso de uso de chave para robôs é a exploração de lugares onde os seres humanos não podem ir, como o mar profundo, espaço ou zonas de desastre. Isso significa que eles precisam se tornar aptos a explorar e navegar ambientes não mapeados, muitas vezes altamente desordenados e hostis. Como os robôs ganharão sua confiança

Os principais desafios incluem a criação de sistemas que podem se adaptar, aprender e se recuperar das falhas da navegação e serem capazes de fazer e reconhecer novas descobertas. Isso exigirá altos níveis de autonomia que permitam aos robôs monitorar e reconfigurar-se, ao mesmo tempo em que são capazes de criar uma imagem do mundo a partir de fontes de dados múltiplas de confiabilidade e precisão variáveis.

6. Inteligência Artificial para Robótica

O aprendizado profundo revolucionou a habilidade das máquinas de reconhecer padrões, mas isso precisa ser combinado com o raciocínio baseado em modelos para criar robôs adaptáveis ​​que podem aprender sobre a marcha.

A chave para isso será criar IA que esteja ciente de suas próprias limitações e pode aprender a aprender coisas novas. Também será importante criar sistemas capazes de aprender rapidamente a partir de dados limitados, em vez de milhões de exemplos usados ​​no aprendizado profundo. Mais avanços na nossa compreensão da inteligência humana serão essenciais para resolver esses problemas.

7. Interfaces cérebro-computador

As BCI permitirão o controle contínuo de próteses robóticas avançadas, mas também podem ser uma maneira mais rápida e natural de comunicar instruções aos robôs ou simplesmente ajudá-los a entender os estados mentais humanos. Medicina exponencial: A mais avançada nanotecnologia de hoje já está dentro de você

A maioria das abordagens atuais para medir a atividade do cérebro são caras e pesadas, porém, portanto, o trabalho em dispositivos compactos, de baixa potência e sem fio será importante. Eles também tendem a envolver treinamento prolongado, calibração e adaptação devido à natureza imprecisa da leitura da atividade cerebral. E continua a ser visto se eles superarem as técnicas mais simples, como rastreamento ocular ou leitura de sinais musculares.

8. Interação social

Se os robôs devem entrar em ambientes humanos, eles precisarão aprender a lidar com humanos. Mas isso será difícil, pois temos poucos modelos concretos de comportamento humano e somos propensos a subestimar a complexidade do que nos vem naturalmente.

Os robôs sociais precisarão perceber sugestões sociais minuciosas, como expressão facial ou entonação, compreender o contexto cultural e social em que estão operando, e modelar os estados mentais das pessoas com as quais interagem para adaptar suas relações com eles, tanto no curto quanto no tempo. termo e como eles desenvolvem relacionamentos de longa data com eles.

9. Robótica médica

A medicina é uma das áreas onde os robôs podem ter um impacto significativo no futuro próximo. Os dispositivos que aumentam as capacidades de um cirurgião já estão em uso regular, mas o desafio será aumentar a autonomia desses sistemas em um ambiente tão elevado.

Os assistentes de robôs autônomos terão de ser capazes de reconhecer a anatomia humana em uma variedade de contextos e poder usar a consciência situacional e os comandos falados para entender o que é exigido deles. Na cirurgia, os robôs autônomos podem executar as etapas de rotina de um procedimento, dando lugar ao cirurgião para bits mais complicados específicos do paciente.

Os micro robôs que operam dentro do corpo humano também são promissores, mas ainda há muitos obstáculos à sua adoção, incluindo sistemas eficazes de entrega, métodos de rastreamento e controle e, fundamentalmente, encontrar terapias onde melhoram as abordagens atuais.

10. Ética e Segurança do Robô

À medida que os desafios anteriores são superados e os robôs estão cada vez mais integrados às nossas vidas, esse progresso criará novos enigmas éticos. Mais importante ainda, podemos nos tornar mais dependentes dos robôs.

Isso poderia levar os seres humanos a perder certas habilidades e capacidades, o que nos faz incapaz de tomar as rédeas em caso de falhas. Podemos acabar delegando tarefas que deveriam, por razões éticas, ter alguma supervisão humana e permitir que as pessoas passem o dinheiro para sistemas autônomos em caso de falha. Também poderia reduzir a autodeterminação, à medida que os comportamentos humanos mudam para acomodar as rotinas e restrições necessárias para que os robôs e a IA funcionem efetivamente.

Fonte: SingularityHub

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