Pesquisadores estão desenvolvendo uma nova abordagem para o treinamento de robôs, utilizando o metaverso industrial, gêmeos digitais e IA para criar “escolas virtuais” onde robôs podem aprender habilidades complexas rapidamente.
Um artigo publicado na MIT Technology Review mostra que, em vez de depender de programação rígida, os robôs agora podem aprender em ambientes imersivos e simulados que replicam as condições do mundo real.
Esse método de “simulação para realidade” (Sim2Real) permite que os robôs adquiram competências mais rapidamente e enfrentem desafios dinâmicos, otimizando a produção e a eficiência.
Robôs preparados para variados cenários
- Com essa tecnologia, robôs podem ser treinados em tarefas complexas, como manuseio de objetos ou resolução de problemas, em um curto período de tempo.
- Além disso, inovações como o uso de dados sintéticos e gêmeos digitais ajudam a superar a falta de dados de treinamento, criando réplicas virtuais de ambientes reais onde robôs podem praticar sem custos elevados.
- Isso acelera o treinamento e melhora a adaptação dos robôs a diversas condições de operação.
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Empresas como a EPF e Siemens já estão implementando essa abordagem, criando robôs que podem aprender e se adaptar a diferentes geometrias e condições sem reconfiguração mecânica.
A flexibilidade e a capacidade de adaptação dos robôs, alimentadas por IA, têm o potencial de transformar o setor industrial, permitindo uma produção mais eficiente e personalizada.
Esse avanço promete não só otimizar o treinamento de robôs, mas também proporcionar uma maior autonomia e capacidade de inovação no futuro, com robôs sendo capazes de identificar e executar tarefas de forma independente, baseados no conhecimento acumulado dos gêmeos digitais.
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