Recentemente, dois pesquisadores da Universidade Nacional de Singapura (NUS) e membros da Intel Neuromorphic Research Community (INRC) apresentaram novas descobertas acerca do potencial da visão e da sensação tátil baseada em eventos combinadas ao processamento neuromórfico para robótica da Intel.

O artigo destaca como a sensação de toque pode melhorar significativamente as capacidades e funcionalidades de robôs em comparação com os sistemas meramente visuais de hoje. Além disso, foi apresentado como os processadores neuromórficos podem superar as arquiteturas tradicionais no processamento desses dados sensoriais.

“A pesquisa da Universidade Nacional de Singapura oferece algumas pistas sobre o futuro da robótica, onde as informações são detectadas e processadas com base em eventos, combinando várias modalidades. O trabalho complementa uma base crescente de resultados que mostram que a computação neuromórfica é capaz de oferecer ganhos significativos na latência e no consumo de energia depois que o sistema todo é reprojetado seguindo um paradigma baseado em eventos, incluindo sensores, formatos de dados, algoritmos e arquitetura de hardware”, explica Mike Davies, diretor do Neuromorphic Computing Lab da Intel.

Porque é importante: o sentido de toque humano é capaz de perceber a diferença entre superfícies que diferem por uma única camada de moléculas. No entanto, a maioria dos robôs de hoje opera apenas com processamento visual. Os pesquisadores da NUS esperam mudar o cenário atual por meio da recém-desenvolvida pele humana que, de acordo com a equipe, pode identificar o toque de forma 1 mil vezes mais rápida do que o sistema nervoso sensorial humano e identificar a forma, textura e firmeza dos objetos 10 vezes mais rápido que um piscar de olhos.

Equipar robôs com uma sensibilidade tátil semelhante à humana pode melhorar significativamente suas funções atuais, além de possibilitar novos usos. Por exemplo, braços robóticos equipados com pele artificial poderiam se adaptar a mudanças no processo de fabricação de objetos, usando o senso tátil para identificar e segurar objetos desconhecidos com a pressão correta para evitar acidentes. A capacidade de sentir e perceber melhor o ambiente também permitiria uma interação humano-robótica mais próxima e segura, como em profissões de cuidados com a saúde. Ela também pode nos deixar ainda mais perto da automação de tarefas cirúrgicas, equipando os robôs cirúrgicos com a sensação de toque que eles ainda não têm.

Se por um lado a criação de pele artificial é apenas uma parte do processo, é necessário um processador capaz de inferir conclusões precisas com base nos dados sensoriais da pele em tempo real, além de operar com eficiência energética a fim de ser implantado diretamente dentro do robô. “Construir um sensor de pele artificial ultrarrápido resolve apenas uma parte da equação para deixar os robôs mais inteligentes”, explica o professor assistente Benjamin Tee do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais e do Instituto de Inovação e Tecnologia em Saúde da NUS. “Outro ponto chave é a necessidade de um cérebro artificial capaz de perceber e aprender. Nosso teste inédito com um sistema de pele com IA e processadores neuromórficos como os processadores Intel Loihi representam um passo importante rumo à eficiência energética e escalabilidade.”

O novo sistema robótico desenvolvido pelos pesquisadores da Universidade Nacional de Singapura reúne um sistema de cérebro artificial que imita as redes neurais biológicas e que pode ser executado com um processador neuromórfico de baixo consumo energético como os processadores Loihi da Intel, além de estar integrado a pele artificial e sensores visuais.

Estudo

A fim de desbravar novas searas na percepção robótica, a equipe da NUS começou a explorar o potencial da tecnologia neuromórfica no processamento de dados sensoriais da pele artificial usando o processador de pesquisa neuromórfica Loihi da Intel. Em seu experimento inicial, os pesquisadores usaram uma mão robótica equipada com a pele artificial para fazer uma leitura em Braille, enviando os dados táteis para o Loihi através da nuvem a fim de converter os micro solavancos sentidos pela mão em um significado semântico. O Loihi teve 92% de precisão na classificação de letras em Braille e usando 20 vezes menos energia do que o processador Von Neumann padrão.

Com base nesse estudo, a equipe da NUS melhorou as capacidades de percepção do robô por meio da combinação de dados visuais e táteis em uma rede neural de picos. Para isso, um robô foi programado para classificar vários recipientes opacos contendo líquidos diferentes usando dados sensoriais da pele artificial e de uma câmera baseada em eventos. Pesquisadores usaram os mesmos sensores táteis e visuais para testar a habilidade do sistema de percepção na identificação de deslizamentos rotacionais, fundamental para garantir a estabilidade na pegada.

Depois de capturados, os dados sensoriais foram enviados pela equipe tanto para um GPU quanto para o processador de pesquisa neuromórfica Loihi da Intel para comparação das capacidades de processamento. Os resultados, apresentados na última edição do evento Robotics: Science and Systems, mostram que a combinação de visão e toque com base em eventos usando uma rede neural de picos permitiu uma precisão 10% maior na classificação de objetos em comparação com um sistema baseado apenas na visão. Além disso, reforçam a promessa da tecnologia neuromórfica de alimentar esses dispositivos robóticos, com Loihi processando os dados sensoriais 21% mais rápido que uma GPU de melhor desempenho e usando 45 vezes menos energia.

“Estamos animados com esses resultados. Eles mostram que um sistema neuromórfico é uma peça promissora para a combinação de vários sensores a fim de melhorar a percepção do robô. Trata-se de um passo rumo à fabricação de robôs energeticamente eficientes e confiáveis, capazes de responder de forma rápida e adequada em situações inesperadas”, explica o professor assistente Harold Soh do Departamento de Ciências da Computação e da Escolha de Computação da NUS.

Publicação Original


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