No meu laboratório, nós construímos robôs aéreos autónomos
como o que vocês veem aqui a voar.
Ao contrário de outros drones disponíveis comercialmente, que compramos hoje,
este robô não tem nenhum GPS a bordo.
Então, sem GPS,
é difícil para robôs como este determinar a sua posição.
Este robô usa sensores a bordo, câmaras e "scanner" a laser,
para fazer a análise do ambiente.
Ele deteta características do ambiente,
e determina onde está em relação a essas características,
usando um método de triangulação.
Depois, pode reunir todas essas características num mapa,
como o que veem atrás de mim.
Este mapa, em seguida, permite ao robô perceber onde estão os obstáculos
e navegar sem problemas de colisão.
O que eu quero mostrar a seguir
é um conjunto de experiências que fizemos no nosso laboratório,
onde este robô foi capaz de ir a maiores distâncias.
Veem aqui, no canto superior direito, o que o robô vê com a câmara.
No ecrã principal
— isto está acelerado quatro vezes —
no ecrã principal vão ver o mapa que está a ser construído.
Este é um mapa de alta resolução do corredor em volta do nosso laboratório.
Dentro de instantes, vão vê-lo entrar no laboratório,
que é reconhecível pela desordem que estão a ver.
(Risos)
Mas o ponto principal que vos quero transmitir
é que estes robôs são capazes de construir mapas de alta resolução,
uma resolução de cinco centímetros,
permitindo que alguém que está fora do laboratório, ou fora do edifício
os coloque sem ter que lá entrar,
e tentar deduzir o que acontece no interior do edifício.
Agora, há um problema com robôs como este.
O primeiro problema é que é muito grande.
Como é grande, é pesado também.
Estes robôs consomem cerca de 200 watts por quilo,
Por isso o tempo de uma missão é muito curto.
O segundo problema
é que estes robôs têm sensores a bordo que acabam por ser muito caros
— um "scanner" a laser, uma câmara e os processadores.
Isso aumenta o custo deste robô.
Então pensámos:
"Que produto podemos comprar numa loja de eletrónica
"que seja barato, leve, e tenha sensores de bordo e computação?"
E inventámos o telefone voador.
(Risos)
Este robô usa um smartphone Samsung Galaxy que podemos comprar em qualquer sítio
e só precisamos dum aplicativo
que podemos descarregar em qualquer loja de aplicativos.
Podem ver este robô a ler as letras, "TED", neste caso,
olhando para os cantos do "T" e do "E"
e, depois, triangulando para longe deles, a voar autonomamente.
O "joystick" está ali só para garantir que, se o robô enlouquecer,
Giuseppe pode matá-lo.
(Risos)
Para além da construção destes pequenos robôs,
também fizemos experiências com comportamentos agressivos, como aqui.
Este robô está agora a voar a dois a três metros por segundo,
inclinando e girando agressivamente, quando muda de direção.
O importante é que podemos ter robôs mais pequenos e mais rápidos
a voar nestes ambientes muito desestruturados.
No próximo vídeo,
assim como veem este pássaro, uma águia,
graciosamente coordenando as asas, os olhos e os pés
para tirar a presa da água,
o nosso robô também pode pescar.
(Risos)
Neste caso, isto é uma sanduíche mista que ele está a apanhar de repente.
(Risos)
Assim, vemos este robô a voar a cerca de três metros por segundo,
o que é mais rápido que andar, coordenando os braços, as garras
e o voo em frações de segundos para realizar esta manobra.
Numa outra experiência,
eu quero mostrar-vos como o robô adapta o seu voo
para controlar a sua carga suspensa,
cujo comprimento é maior do que a largura da janela.
A fim de conseguir isso,
ele tem de se inclinar e ajustar a altitude
e equilibrar a carga para passar.
Mas é claro que queremos torná-los ainda mais pequenos,
e inspirámo-nos, em particular, nas abelhas.
Se observarem as abelhas — este é um vídeo em câmara lenta —
elas são tão pequenas, a inércia é tão leve...
(Risos)
... que elas não se preocupam — ricocheteiam na minha mão, por exemplo.
Este é um pequeno robô que imita o comportamento das abelhas.
Quanto mais pequeno, melhor,
porque, com um tamanho pequeno obtemos uma inércia menor.
Juntamente com uma inércia menor...
(Zumbido do robô) (Risos)
... com uma inércia menor, somos resistentes a colisões.
Isso torna-nos mais robustos.
Assim, construímos robôs pequenos como as abelhas.
Este, em especial, pesa apenas 25 gramas.
Consome apenas seis watts de potência.
e pode voar até seis metros por segundo.
Assim, em comparação com o seu tamanho,
é como um Boeing 787 a viajar a 10 vezes a velocidade do som.
(Risos)
Quero mostrar um exemplo.
Esta provavelmente é a primeira colisão aérea planeada,
a um vigésimo da velocidade normal.
Estes vão a uma velocidade relativa de 2 metros/segundo,
e isto ilustra o princípio básico.
A gaiola de fibra de carbono, de dois gramas, à volta deles
impede que as hélices se enredem,
mas, essencialmente, a colisão é absorvida e o robô reage às colisões.
E mais pequeno também significa mais seguro.
No meu laboratório, ao desenvolver estes robôs,
começámos com estes robôs grandes
e agora, estamos com esses robôs pequenos.
Se traçarmos um histograma da quantidade de pensos rápidos
que comprávamos, no passado
isso agora diminuiu.
Porque estes robôs são mesmo seguros.
Ser pequeno tem algumas desvantagens,
e a natureza encontrou maneiras de compensar estas desvantagens.
A ideia básica é que eles se agregam para formar grandes grupos, ou enxames.
Do mesmo modo, no nosso laboratório,
tentámos criar enxames artificiais de robôs.
Isso é um grande desafio
porque agora temos que pensar em redes de robôs.
E dentro de cada robô,
temos que pensar na interação da deteção, da comunicação, da computação
e essa rede torna-se muito difícil de controlar e de gerir.
Assim, fomos buscar à natureza, três princípios de organização
que, essencialmente, nos permitem desenvolver os nossos algoritmos.
A primeira ideia é que os robôs precisam de estar cientes dos seus vizinhos.
Precisam de poder sentir e comunicar com os vizinhos.
Este vídeo ilustra a ideia.
Temos quatro robôs.
Um dos robôs foi sequestrado por um operador humano.
Mas como os robôs interagem uns com os outros,
eles sentem os seus vizinhos
e seguem um líder.
E aqui, uma única pessoa é capaz de liderar essa rede de seguidores.
Afinal, novamente, não é porque todos os robôs sabem para onde devem ir.
É porque eles estão apenas a reagir às posições dos seus vizinhos.
(Risos)
A experiência seguinte ilustra o segundo princípio de organização.
Este princípio tem a ver com o princípio do anonimato.
Aqui a ideia fundamental é que
os robôs desconhecem a identidade dos vizinhos.
Pedimos-lhes para formarem um círculo.
Por mais robôs que acrescentemos á formação,
ou por mais robôs que tiremos,
cada robô está simplesmente a reagir ao seu vizinho.
Está ciente do facto de que precisa formar um círculo,
mas em colaboração com os seus vizinhos
forma o círculo sem qualquer coordenação central.
Agora, se colocarmos estas ideias em conjunto,
a terceira ideia é que nós damos a estes robôs
descrições matemáticas da forma que eles precisam de executar.
Estas formas podem variar em função de tempo,
e vamos ver estes robôs, começarem com uma formação circular,
mudarem para um retângulo, esticarem-se numa linha reta,
e depois numa elipse.
Fazem isso com o mesmo tipo de coordenação ao segundo
que vemos nos enxames, na natureza.
Então, porquê trabalhar com enxames?
Vou falar-vos de duas aplicações em que estamos muito interessados.
A primeira tem a ver com a agricultura,
que é provavelmente o maior problema que enfrentamos no mundo.
Como vocês bem sabem,
uma em cada sete pessoas nesta terra está subnutrida.
A maior parte da terra que cultivamos já foi cultivada.
E a eficácia da maior parte dos sistemas no mundo está a melhorar,
mas a eficácia do nosso sistema de produção está em declínio,
principalmente por causa da escassez da água,
das doenças das plantas, da alteração climática
e de mais outras coisas.
Então, o que podem fazer os robôs?
Nós adotámos uma abordagem que se chama Agricultura de Precisão na comunidade.
A ideia básica é que nós pomos robôs aéreos a voar nos pomares,
e construímos modelos de precisão de plantas individuais.
Tal como a medicina personalizada,
em que podemos imaginar querer tratar cada doente individualmente,
o que nós gostaríamos de fazer é construir modelos de plantas individuais
e, depois, dizer ao agricultor que tipo de contributos cada planta precisa
em que os contributos, neste caso,
são a água, os fertilizantes e os pesticidas.
Aqui veem robôs a voar num pomar de maçãs,
e dentro de instantes verão dois dos seus companheiros
a fazer a mesma coisa no lado esquerdo.
Eles estão a construir um mapa do pomar.
Dentro do mapa há um mapa de cada planta neste pomar.
(Zumbido de robô)
Vamos ver o aspeto desses mapas.
No próximo vídeo, vamos ver as câmaras que estão a ser utilizadas neste robô.
Em cima à esquerda está uma câmara padrão a cores.
No centro à esquerda está uma câmara de infravermelhos.
E em baixo à esquerda está uma câmara térmica.
No painel principal, vemos uma reconstrução a três dimensões
de todas as árvores no pomar à medida que os sensores passam pelas árvores.
Munidos com estas informações, podemos fazer várias coisas.
A primeira coisa mais importante que podemos fazer é muito simples:
contar o número de frutos em cada árvore.
Ao fazer isso, diremos ao agricultor quantos frutos há em cada árvore
o que lhe permitirá fazer uma estimativa da colheita,
otimizando os passos seguintes da cadeia de produção.
A segunda coisa que podemos fazer
é agarrar em modelos de plantas, fazer reconstruções tridimensionais,
e a partir disso, calcular o tamanho da copa das árvores,
e depois correlacionar o tamanho da copa
com o tamanho da área foliar de cada planta.
Chama-se a isso o índice de área foliar.
Então, quando sabemos este índice de área foliar,
temos basicamente uma medida de quanta fotossíntese é possível em cada planta,
o que nos diz quão saudável cada planta é.
Ao combinar informações visuais e de infravermelhos,
também podemos calcular índices, tais como o NDVI.
Neste caso particular, podemos ver, essencialmente,
que há certas culturas que não estão tão bem como outras.
Isso é facilmente percetível a partir de imagens,
não apenas imagens visuais,
mas combinando imagens visuais com imagens a infravermelho.
E finalmente, uma coisa que estamos interessados em fazer
é detetar o início precoce da clorose.
Esta é uma laranjeira
que se destaca sobretudo pelo amarelecimento das folhas.
Os robôs voadores podem facilmente detetar isso de forma autónoma
e, depois, informar o agricultor que há um problema
nesta secção do pomar.
Sistemas como este podem ajudar,
e nós estamos a projetar colheitas que podem melhorar em cerca de 10%.
Mais importante ainda, podem diminuir a quantidade de consumos,
como a água, em 25%, usando enxames de robôs aéreos.
Por último, quero aplaudir as pessoas que criam o futuro,
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu e Giuseppe Loianno,
que são responsáveis pelas três demonstrações que viram.
Obrigado.
(Aplausos)