O futuro dos robôs voadores
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0:01 - 0:05Em meu laboratório, construímos
robôs aéreos autônomos, -
0:05 - 0:07como este que está voando aqui.
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0:09 - 0:12Diferentemente dos drones atualmente
disponíveis para venda no mercado, -
0:12 - 0:15este robô não possui nenhum GPS integrado.
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0:16 - 0:17Assim, sem GPS,
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0:17 - 0:21é difícil para robôs como este
determinarem sua posição. -
0:22 - 0:27Este robô usa sensores integrados,
câmeras e escâneres a laser -
0:27 - 0:29para escanear o ambiente.
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0:29 - 0:32Ele detecta características do ambiente
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0:32 - 0:35e determina onde está em relação
a essas características, -
0:35 - 0:37usando um método de triangulação.
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0:37 - 0:40E aí ele consegue reunir todas
essas características num mapa, -
0:40 - 0:42como este aqui atrás de mim.
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0:42 - 0:46E esse mapa, então, permite que o robô
entenda onde estão os obstáculos -
0:46 - 0:49e navegue num modo livre de colisões.
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0:49 - 0:51Quero lhes mostrar a seguir
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0:51 - 0:55uma série de experimentos
que fizemos em nosso laboratório, -
0:55 - 0:58onde um robô foi capaz
de ir a distâncias mais longas. -
0:58 - 1:03Aqui podem ver, no alto à direita,
o que o robô vê com a câmera. -
1:03 - 1:05E, na tela principal,
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1:05 - 1:07acelerando quatro vezes
a velocidade do vídeo, -
1:07 - 1:10podem ver o mapa
que ele está construindo. -
1:10 - 1:14Assim, este é um mapa de alta resolução
do corredor contíguo ao nosso laboratório. -
1:14 - 1:17E logo vão vê-lo entrar
em nosso laboratório, -
1:17 - 1:19que é possível reconhecer pela
bagunça que estão vendo. -
1:19 - 1:20(Risos)
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1:20 - 1:22Mas o mais importante aqui
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1:22 - 1:26é que esses robôs são capazes
de construir mapas de alta resolução -
1:26 - 1:29de 5 cm de resolução,
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1:29 - 1:33permitindo a alguém que esteja fora
do laboratório, ou fora do prédio, -
1:33 - 1:36utilizá-los e, sem precisar entrar lá,
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1:36 - 1:40tentar inferir o que acontece
dentro do prédio. -
1:40 - 1:43Mas robôs assim têm alguns problemas.
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1:44 - 1:46O primeiro deles é o tamanho.
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1:46 - 1:48Por ser grande, é pesado.
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1:49 - 1:52E esses robôs consomem
cerca de 200 W por kg, -
1:52 - 1:55o que só lhes permite
uma missão bem curta. -
1:56 - 1:58O segundo problema
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1:58 - 2:01é que esses robôs têm sensores
integrados que acabam saindo muito caro, -
2:01 - 2:05um escâner a laser, uma câmera
e os processadores. -
2:05 - 2:09Isso aumenta o custo desse robô.
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2:09 - 2:12Daí, a gente se perguntou:
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2:12 - 2:16qual o produto que podemos
comprar numa loja de eletrônicos -
2:16 - 2:22que seja barato, leve e tenha
sensor a bordo e computação? -
2:24 - 2:27E inventamos o telefone voador.
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2:27 - 2:29(Risos)
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2:29 - 2:35Assim, este robô usa um smartphone
Samsung Galaxy comprado numa loja, -
2:35 - 2:39e tudo que precisamos é de um aplicativo
baixado de uma loja de aplicativos. -
2:39 - 2:43Aqui, no caso, vocês podem ver
o robô lendo as letras "TED", -
2:43 - 2:46olhando para os cantos do "T" e do "E"
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2:46 - 2:50e então triangulando isso,
voando de forma autônoma. -
2:51 - 2:54Aquele joystick está ali só para garantir
que, caso o robô enlouqueça, -
2:54 - 2:56Giuseppe consiga matá-lo.
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2:56 - 2:57(Risos)
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2:59 - 3:03Além de construir esses pequenos robôs,
-
3:03 - 3:08também fazemos, como aqui, experimentos
com comportamentos agressivos. -
3:08 - 3:13Este robô está viajando a 2 m/s ou 3 m/s.
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3:13 - 3:17inclinando e rodopiando agressivamente
enquanto muda de direção. -
3:17 - 3:21O importante aqui é que podemos
ter robôs menores e mais rápidos -
3:21 - 3:24viajando em ambientes
muito desestruturados. -
3:25 - 3:27No próximo vídeo,
-
3:27 - 3:33assim como esta ave, uma águia,
que graciosamente coordena as asas, -
3:33 - 3:37os olhos e os pés para agarrar
a presa para fora da água, -
3:37 - 3:39nosso robô também consegue pescar.
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3:39 - 3:41(Risos)
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3:41 - 3:45No caso, trata-se de um sanduíche de filé
com queijo que ele agarrou do nada. -
3:45 - 3:47(Risos)
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3:48 - 3:51Assim, podemos ver o robô voando
a cerca de 3 m/s. -
3:51 - 3:56que é mais rápido que andar,
coordenando braços, garras -
3:56 - 4:01e o voo em frações de segundos
para conseguir fazer essa manobra. -
4:02 - 4:03Em outro experimento,
-
4:03 - 4:07quero lhes mostrar como
os robôs adaptam seu voo -
4:07 - 4:09para controlar o peso da carga suspensa,
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4:09 - 4:13cujo comprimento é na verdade
maior que a largura da janela. -
4:13 - 4:15Assim, para conseguir isso,
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4:15 - 4:19ele precisa, na realidade,
se inclinar, ajustar a altitude -
4:19 - 4:22e equilibrar a carga ao atravessar.
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4:27 - 4:29Mas, é claro, queremos
fazê-los menores ainda -
4:29 - 4:32e fomos buscar nossa inspiração
especialmente nas abelhas. -
4:32 - 4:36Assim, se observarem as abelhas,
e este é um vídeo em câmera lenta, -
4:36 - 4:39elas são tão pequenas,
a inércia é tão leve -
4:40 - 4:41(Risos)
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4:41 - 4:45que elas nem ligam, ricocheteiam
na minha mão, por exemplo. -
4:45 - 4:48Este é um pequeno robô que imita
o comportamento da abelha. -
4:48 - 4:50E, quanto menor, melhor,
-
4:50 - 4:53pois, com o tamanho menor,
conseguimos menor inércia. -
4:53 - 4:55E, com menor inércia,
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4:55 - 4:58(Robô zumbindo. Risos)
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4:58 - 5:01com a inércia menor,
resiste-se melhor às colisões. -
5:01 - 5:03E faz com que ele seja mais robusto.
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5:04 - 5:06Assim, construímos robôs
pequenos como essas abelhas. -
5:06 - 5:10E este aqui, em particular,
pesa apenas 25 g. -
5:10 - 5:12Ele consume apenas 6 W de potência
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5:12 - 5:15e pode viajar até 6 m/s.
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5:15 - 5:17Assim, guardadas as devidas proporções,
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5:17 - 5:21é como um Boeing 787 viajando
a dez vezes a velocidade do som. -
5:24 - 5:26(Risos)
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5:26 - 5:29E quero lhes mostrar um exemplo.
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5:29 - 5:32Esta provavelmente é a primeira
colisão planejada no ar, -
5:32 - 5:34a um vigésimo da velocidade normal.
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5:34 - 5:37Estão a uma velocidade relativa de 2 m/s.
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5:37 - 5:39e isso ilustra o princípio básico.
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5:40 - 5:45A gaiola de fibra de carbono de 2 g
evita que as hélices se embolem, -
5:45 - 5:51mas basicamente a colisão é absorvida,
e o robô reage às colisões. -
5:51 - 5:53E pequeno assim também é mais seguro.
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5:53 - 5:57Ao desenvolver robôs no laboratório,
começamos com robôs grandes -
5:57 - 6:00e acabamos trabalhando com robôs pequenos.
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6:00 - 6:04E, ao olharmos um histograma da quantidade
de Band-Aids que comprávamos no passado, -
6:04 - 6:06vemos que agora diminuiu.
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6:06 - 6:08Porque esses robôs são realmente seguros.
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6:09 - 6:11Ser pequeno tem desvantagens,
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6:11 - 6:16e a natureza encontrou muitas formas
de compensar essas desvantagens. -
6:16 - 6:20A ideia básica é que eles se juntem
para formar grandes grupos, ou enxames. -
6:20 - 6:24Da mesma forma, no laboratório, tentamos
criar enxames artificiais de robôs. -
6:24 - 6:26E isso é bem desafiador,
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6:26 - 6:29pois tivemos de pensar em redes de robôs
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6:29 - 6:31e, dentro de cada robô,
-
6:31 - 6:36pensar na interação entre o sensor,
a comunicação e a computação, -
6:36 - 6:41e é bem difícil controlar
e gerenciar essa rede. -
6:42 - 6:45Assim, tiramos da natureza
esses três princípios organizacionais, -
6:45 - 6:49que essencialmente nos permitem
desenvolver nossos algoritmos. -
6:50 - 6:54A primeira ideia é que os robôs
precisam estar cientes de seus vizinhos. -
6:54 - 6:58Precisam ser capazes de detectar
e se comunicar com seus vizinhos. -
6:58 - 7:01Assim, este vídeo ilustra a ideia básica.
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7:01 - 7:02Temos quatro robôs,
-
7:02 - 7:07um deles na verdade foi literalmente
sequestrado por um operador humano. -
7:07 - 7:09Mas, como os robôs interagem entre si,
-
7:09 - 7:11eles percebem seus vizinhos,
-
7:11 - 7:13basicamente seguem o líder
-
7:13 - 7:18e, aqui, uma pessoa sozinha é capaz
de controlar essa rede de seguidores. -
7:20 - 7:25Repetindo, não é porque todos
os robôs sabem aonde devem ir. -
7:25 - 7:30É porque eles simplesmente reagem
à posição dos seus vizinhos. -
7:32 - 7:35(Risos)
-
7:36 - 7:42O próximo experimento ilustra
o segundo princípio organizacional. -
7:43 - 7:47Que tem a ver com
o princípio da anonimidade. -
7:47 - 7:52A ideia chave é
-
7:52 - 7:56que os robôs possuem uma identidade
independente da do vizinho. -
7:56 - 7:59Pede-se a eles que formem um círculo
-
7:59 - 8:02e, não importa quantos robôs
sejam introduzidos na formação, -
8:02 - 8:05ou quantos robôs sejam retirados,
-
8:05 - 8:08cada robô meramente reage ao seu vizinho.
-
8:08 - 8:13Ele está ciente do fato
de que precisa formar um círculo, -
8:13 - 8:15mas, ao colaborar com os vizinhos,
-
8:15 - 8:19ele faz isso sem nenhuma
coordenação central. -
8:20 - 8:22Agora, juntando essas duas ideias,
-
8:22 - 8:26a terceira é basicamente
darmos a esses robôs -
8:26 - 8:30descrições matemáticas
da forma a ser executada. -
8:30 - 8:34E essas formas podem variar
em função do tempo. -
8:34 - 8:38Vocês vão ver os robôs começarem
com uma formação circular, -
8:38 - 8:42mudarem para a retangular,
esticarem-se numa linha reta, -
8:42 - 8:43e de volta para uma elipse.
-
8:43 - 8:47E eles coordenam tudo isso
em frações de segundo, -
8:47 - 8:50como vemos nos enxames na natureza.
-
8:51 - 8:53Mas por que trabalhar com enxames?
-
8:53 - 8:58Quero lhes contar sobre duas aplicações
nas quais estamos muito interessados. -
8:58 - 9:01A primeira é na agricultura,
-
9:01 - 9:04que provavelmente é o maior problema
que enfrentamos no mundo. -
9:04 - 9:06Como vocês bem sabem,
-
9:06 - 9:10uma em sete pessoas
no planeta é subnutrida. -
9:10 - 9:14A maioria das terras disponível
para cultivo já foi cultivada. -
9:14 - 9:17E a eficiência da maioria dos sistemas
no mundo está melhorando, -
9:17 - 9:21mas a eficiência do nosso sistema
de produção na verdade está diminuindo -
9:21 - 9:25devido à restrição da água, a doenças
nas plantações e à mudança climática, -
9:25 - 9:27entre outras coisas.
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9:27 - 9:29Então, o que os robôs fazem?
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9:29 - 9:34Bem, adotamos uma abordagem chamada
"Agricultura de Precisão" na comunidade. -
9:34 - 9:39A ideia básica é fazer os robôs
aéreos voarem no meio das plantações, -
9:39 - 9:43para construirmos os modelos
de precisão das plantas individuais. -
9:43 - 9:45Assim como a medicina personalizada,
-
9:45 - 9:49em que se buscar tratar cada paciente
de forma individual, -
9:49 - 9:53gostaríamos de construir
modelos individuais das plantas, -
9:53 - 9:57para podermos dizer ao fazendeiro
que tipo de insumos cada planta precisa, -
9:57 - 10:02e os insumos, no caso, são a água,
o fertilizante e o pesticida. -
10:03 - 10:06Aqui vocês veem robôs viajando
sobre uma plantação de maçãs, -
10:06 - 10:09e logo mais dois de seus companheiros
-
10:09 - 10:11fazendo a mesma coisa no lado esquerdo.
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10:11 - 10:14Basicamente, eles estão construindo
um mapa da plantação. -
10:14 - 10:17Dentro do mapa há um mapa
de cada planta dessa plantação. -
10:17 - 10:19(Robô zunindo)
-
10:19 - 10:21Vamos ver como são esses mapas.
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10:21 - 10:25No próximo vídeo, vamos ver
as câmeras usadas neste robô. -
10:25 - 10:28No alto à esquerda, temos basicamente
uma câmera colorida padrão. -
10:30 - 10:33À esquerda, no centro, temos
uma câmera de infravermelho. -
10:33 - 10:37E, embaixo à esquerda, uma câmera
com sensor de temperatura. -
10:37 - 10:40E, no painel principal, pode-se ver
uma reconstrução tridimensional -
10:40 - 10:46de cada árvore da plantação enquanto
os sensores passam pelas árvores. -
10:48 - 10:52Munidos de informações como estas,
podemos fazer diversas coisas. -
10:52 - 10:57A primeira coisa e, provavelmente
a mais importante, é bem simples: -
10:57 - 10:59contar o número de frutas de cada árvore.
-
11:00 - 11:04Fazendo assim, dizemos à fazendeira
quantas frutas ela tem em cada árvore, -
11:04 - 11:08o que lhe permite fazer
uma estimativa da colheita, -
11:08 - 11:12otimizando os passos seguintes
da cadeia de produção. -
11:12 - 11:13A segunda coisa que podemos fazer
-
11:13 - 11:18é pegar modelos de plantas,
fazer reconstruções tridimensionais, -
11:18 - 11:22calcular o tamanho da copa das árvores
e correlacionar o tamanho da copa -
11:22 - 11:24com o tamanho da área
foliar de cada planta. -
11:24 - 11:26E isso se chama Índice de Área Foliar.
-
11:26 - 11:28Assim, se conhecermos esse indicador,
-
11:28 - 11:34podemos ter a medida de quanta
fotossíntese é possível em cada planta, -
11:34 - 11:37o que novamente nos diz
quão saudável cada planta é. -
11:38 - 11:42Ao combinar informação
visual e infravermelha, -
11:42 - 11:45podemos calcular também
índices como o NDVI. -
11:45 - 11:48E, neste caso em particular, podemos ver
-
11:48 - 11:51que algumas colheitas não estão
indo tão bem quanto outras. -
11:51 - 11:55Isso é facilmente perceptível
com as imagens, -
11:55 - 11:57não somente com as visuais,
-
11:57 - 12:00mas com a combinação de ambas,
as visuais e as infravermelhas. -
12:00 - 12:01E, por último,
-
12:01 - 12:05estamos interessados em determinar
o surgimento precoce da clorose. -
12:05 - 12:07Eis aqui um pé de laranja
-
12:07 - 12:10que se destaca pelo amarelado das folhas.
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12:10 - 12:14Mas os robôs voadores podem
ver isso facilmente de forma autônoma -
12:14 - 12:17e depois informar ao fazendeiro
que ele está com um problema -
12:17 - 12:19nessa parte da plantação.
-
12:19 - 12:22Sistemas assim podem realmente ajudar,
-
12:22 - 12:27e estamos projetando colheitas
que podem produzir cerca de 10% a mais -
12:27 - 12:32e, mais importante, diminuir a quantidade
de insumos, como a água, em 25%, -
12:32 - 12:35ao usar enxames de robôs aéreos.
-
12:35 - 12:41Concluindo, gostaria que aplaudissem as
pessoas que, na verdade, criam o futuro: -
12:41 - 12:46Yash Mulgaonkar, Sikang Liu
e Giuseppe Loianno, -
12:46 - 12:49que foram os responsáveis pelas três
demonstrações a que assistiram hoje. -
12:49 - 12:51Obrigado.
-
12:51 - 12:54(Aplausos)
- Title:
- O futuro dos robôs voadores
- Speaker:
- Vijay Kumar
- Description:
-
Em seu laboratório na Universidade da Pensilvânia, Vijay Kumar e sua equipe criaram robôs aéreos autônomos inspirados em abelhas. Sua mais nova conquista é utilizá-los na Agricultura de Precisão, fazendo com que enxames de robôs mapeiem, reconstruam e analisem cada planta e cada fruta de uma plantação, dando aos fazendeiros informações vitais que possam ajudar a melhorar a produção e fazer uma gestão das águas mais inteligente.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:09
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