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Amazon Robot Contest puede acelerar la automatización de almacenes
Paquetes de Oreos, cajas de crayones y juguetes para perros chirriantes pondrán a prueba los límites de la visión y manipulación de robots en una competencia este mayo. Amazon está organizando el evento para estimular el desarrollo de máquinas empacadoras de productos más ágiles.
El PR2 de Willow Garage, uno de los robots involucrados en el desafío, utiliza esta pinza convencional.
Los robots participantes ganarán puntos al ubicar los productos en algún lugar de una pila de estantes, recuperarlos de manera segura y luego empacarlos en cajas de cartón para envío. A los robots que accidentalmente aplasten una galleta o dejen caer un juguete se les descontarán puntos. Las personas cuyos robots obtengan la mayor cantidad de puntos ganarán $25,000.
Amazon ya ha automatizado parte del trabajo realizado en sus vastos centros de distribución. Los robots en algunos lugares envían estantes cargados de productos a trabajadores humanos que luego los toman y empaquetan. Estos robots móviles, fabricados por Sistemas Kiva , empresa que Amazon compró en 2012 por $ 678 millones , reducir la distancia que los trabajadores humanos tienen que caminar para encontrar productos. Sin embargo, ningún robot puede recoger y empacar productos con la velocidad y confiabilidad de un ser humano. Los robots industriales que ya están muy extendidos en varias industrias se limitan a trabajos repetitivos y extremadamente precisos en entornos altamente controlados.
Pete Wurman , director de tecnología de Kiva Systems, dice que alrededor de 30 equipos de departamentos académicos de todo el mundo participarán en el desafío, que se llevará a cabo en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización en Seattle ( ICRA 2015 ). En cada ronda, se les pedirá a los robots que elijan y empaquen uno de los 25 artículos diferentes de una pila de estantes que se asemejan a los que se encuentran en los almacenes de Amazon. Algunos equipos están desarrollando sus propios robots, mientras que otros están adaptando sistemas disponibles comercialmente con sus propias pinzas y software.
Los 25 artículos que los robots participantes necesitarán recuperar de los estantes.
El desafío al que se enfrentarán los robots en el concurso de Amazon será considerable. Los humanos tienen una habilidad notable para identificar objetos, descubrir cómo manipularlos y luego agarrarlos con la cantidad justa de fuerza. Esto es especialmente difícil de hacer para las máquinas si un objeto no es familiar, tiene una forma extraña o está sentado en un estante oscuro con un montón de otros artículos. En el concurso de Amazon, los robots deberán trabajar sin ninguna guía remota de sus creadores.
Tratamos de elegir una variedad de productos diferentes que fueran representativos de nuestro catálogo y que plantean diferentes tipos de desafíos de agarre, dijo Wurman. Como una envoltura de plástico; juguetes para perros pequeños difíciles de agarrar; cosas que no quieres aplastar, como las Oreos.
El siguiente video muestra el enfoque adoptado por un equipo de la Universidad de Colorado. El equipo está utilizando software comercial y construyendo un brazo robótico especializado para la tarea, dice Dave Coleman, un estudiante de doctorado involucrado.
El concurso podría ofrecer una manera de juzgar el progreso que se ha logrado en los últimos años, cuando surgieron algunos robots más baratos, más seguros y más adaptables (ver Cómo la tecnología está destruyendo trabajos) gracias a los avances en las tecnologías subyacentes a la destreza de las máquinas. Los nuevos tipos de manipuladores de robots están haciendo que las máquinas sean menos torpes para recoger objetos complicados o incómodos, por ejemplo. Varias empresas emergentes están desarrollando manos robóticas que buscan copiar la flexibilidad y el sentido del tacto que se encuentran en los dedos humanos. El progreso en el aprendizaje automático podría ayudar a los robots a realizar una manipulación de objetos mucho más sofisticada en los próximos años.
Un avance clave en esta área se produjo en 2006, cuando un grupo de investigadores dirigido por Andrew Ng, entonces en Stanford y ahora en Baidu, ideó una forma para que los robots descubrieran cómo manipular objetos desconocidos. En lugar de escribir reglas sobre cómo agarrar un objeto o forma específicos, los investigadores permitieron que su robot estudiara miles de imágenes en 3D y aprendiera a reconocer qué tipos de agarre funcionarían para diferentes formas. Esto le permitió encontrar agarres adecuados para nuevos objetos.
En los últimos años, los investigadores de robótica han utilizado cada vez más un poderoso enfoque de aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo para mejorar estas capacidades (consulte 10 Tecnologías innovadoras 2013: Aprendizaje profundo). Ashutosh Saxena , miembro del equipo de Ng en Stanford y ahora profesor asistente en la Universidad de Cornell, está utilizando el aprendizaje profundo para entrenar a un robot que participará en el desafío de Amazon. Está trabajando con uno de sus alumnos, Ian Lenz .
Si bien el desafío de Amazon puede parecer simple, Saxena cree que podría tener un impacto rápido en el mundo real. Si los robots pueden manejar incluso los tipos ligeros de tareas de agarre que propone el concurso, dice, podríamos comenzar a ver muchos robots ayudando a las personas con diferentes tareas.