Publicado originalmente por MIT Technology Review
Antes de quase qualquer item chegar à sua porta, ele atravessa a cadeia de suprimentos global em um palete. Mais de 2 bilhões de paletes estão em circulação somente nos Estados Unidos, e US$ 400 bilhões em mercadorias são exportadas neles anualmente. No entanto, carregar caixas nesses paletes é uma tarefa que ficou no passado: cargas pesadas e movimentos repetitivos deixam os trabalhadores em alto risco de ferimentos e, nas raras ocasiões em que robôs são usados, eles levam meses para serem programados usando computadores portáteis que mudaram pouco desde a década de 1980.
A Jacobi Robotics, uma startup criada a partir dos laboratórios da Universidade da Califórnia, Berkeley, diz que pode acelerar muito esse processo com software de comando e controle de IA. Os pesquisadores abordaram a paletização — uma das tarefas mais comuns de depósito — principalmente como uma questão de planejamento de movimento: como você faz com que um braço robótico pegue caixas de diferentes formatos e as empilhe com eficiência em um palete sem ficar preso? E toda essa computação também precisa ser rápida, porque as linhas de fábrica estão produzindo mais variedades de produtos do que nunca — o que significa caixas de mais formatos e tamanhos.
Depois de muitas tentativas e erros, os fundadores da Jacobi, incluindo o roboticista Ken Goldberg, dizem que conseguiram. Seu software, desenvolvido com base em pesquisas de um artigo publicado na Science Robotics em 2020, foi projetado para funcionar com os quatro principais fabricantes de braços robóticos de paletização. Ele usa aprendizado profundo para gerar um “primeiro rascunho” de como um braço pode mover um item para o palete. Em seguida, ele usa métodos de robótica mais tradicionais, como otimização, para verificar se o movimento pode ser feito com segurança e sem falhas.
Jacobi pretende substituir os métodos legados que os clientes estão usando atualmente para treinar seus bots. Na abordagem convencional, os robôs são programados usando ferramentas chamadas “pendentes de ensino”, e os clientes geralmente têm que guiar manualmente o robô para demonstrar como pegar cada caixa individual e colocá-la no palete. Todo o processo de codificação pode levar meses. Jacobi diz que sua solução orientada por IA promete reduzir esse tempo para um dia e pode computar movimentos em menos de um milissegundo. A empresa diz que planeja lançar seu produto no final deste mês.
Bilhões de dólares estão sendo investidos em robótica alimentada por IA, mas a maior parte da empolgação está voltada para robôs de última geração que prometem ser capazes de muitas tarefas diferentes — como o robô humanoide que ajudou a Figure a levantar US$ 675 milhões de investidores, incluindo Microsoft e OpenAI, e atingir uma avaliação de US$ 2,6 bilhões em fevereiro. Nesse contexto, usar IA para treinar um robô melhor para empilhar caixas pode parecer bem básico.
De fato, a rodada de financiamento inicial de Jacobi é trivial em comparação: US$ 5 milhões liderada pela Moxxie Ventures. Mas em meio ao hype em torno de avanços prometidos em robótica que podem levar anos para se materializar, a paletização pode ser o problema de depósito que a IA está mais bem posicionada para resolver no curto prazo.
“Temos uma abordagem muito pragmática”, diz Max Cao, cofundador e CEO da Jacobi. “Essas tarefas estão ao nosso alcance, e podemos obter muita adoção em um curto espaço de tempo, em comparação com alguns dos moonshots que existem por aí.”
O produto de software de Jacobi inclui um estúdio virtual onde os clientes podem construir réplicas de suas configurações, capturando fatores como quais modelos de robôs eles têm, quais tipos de caixas sairão da correia transportadora e em qual direção as etiquetas devem ficar. Um depósito que movimenta artigos esportivos, por exemplo, pode usar o programa para descobrir a melhor maneira de empilhar um palete misto de bolas de tênis, raquetes e vestuário. Então, os algoritmos de Jacobi planejarão automaticamente os muitos movimentos que o braço robótico deve fazer para empilhar o palete, e as instruções serão transmitidas ao robô.
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