Em meu laboratório, construímos robôs aéreos autônomos,
como este que está voando aqui.
Diferentemente dos drones disponíveis hoje para venda no mercado,
este robô não possui nenhum GPS integrado.
Assim, sem GPS,
é difícil para robôs como este determinarem sua posição.
Este robô usa sensores integrados, câmeras e escâneres a laser
para escanear o ambiente.
Ele detecta características do ambiente
e determina onde está em relação a essas características,
usando um método de triangulação.
E aí ele consegue reunir todas essas características num mapa,
como este aqui atrás de mim.
E este mapa, então, permite que o robô entenda onde estão os obstáculos
e navegue num modo livre de colisões.
Quero lhes mostrar a seguir
uma série de experimentos que fizemos em nosso laboratório,
onde um robô foi capaz de ir a distâncias mais longas.
Aqui podem ver, no alto à direita, o que o robô vê com a câmera.
E, na tela principal,
acelerando quatro vezes a velocidade do vídeo,
vocês veem o mapa que ele está construindo.
Este é um mapa de alta resolução do corredor contíguo ao nosso laboratório.
E logo vão vê-lo entrar no nosso laboratório,
o que é possível reconhecer pela bagunça que estão vendo.
(Risos)
Mas o mais importante aqui
é que esses robôs são capazes de construir mapas de alta resolução
de 5 cm de resolução,
permitindo a alguém que esteja fora do laboratório, ou fora do prédio,
utilizá-los e, sem precisar entrar lá,
tentar inferir o que acontece dentro do prédio.
Mas robôs assim têm alguns problemas.
O primeiro deles é o tamanho.
Por ser grande, é pesado.
E esses robôs consomem cerca de 200 W por kg,
o que só lhes permite uma missão bem curta.
O segundo problema
é que esses robôs têm sensores integrados que acabam saindo muito caro,
um escâner a laser, uma câmera e os processadores.
Isso aumenta o custo desse robô.
Daí, a gente se perguntou:
qual o produto que podemos comprar numa loja de eletrônicos
que seja barato, leve e tenha sensor a bordo e computação?
E inventamos o telefone voador.
(Risos)
Assim, este robô usa um smartphone Samsung Galaxy comprado numa loja,
e tudo que precisamos é de um aplicativo baixado de uma loja de aplicativos.
Aqui, no caso, vocês podem ver o robô lendo as letras "TED",
olhando para os cantos do "T" e do "E"
e então triangulando isso, voando de forma autônoma.
Aquele joystick está ali só para garantir que, caso o robô enlouqueça,
Giuseppe consiga matá-lo.
(Risos)
Além de construir esses pequenos robôs,
também fazemos, como aqui, experimentos com comportamentos agressivos.
Este robô está viajando a 2 m/s ou 3 m/s,
inclinando e rodopiando agressivamente enquanto muda de direção.
O importante aqui é que podemos ter robôs menores e mais rápidos,
viajando em ambientes muito desestruturados.
No próximo vídeo,
assim como esta ave, uma águia, que graciosamente coordena as asas,
os olhos e os pés para agarrar a presa para fora da água,
nosso robô também consegue pescar.
(Risos)
No caso, trata-se de um sanduíche de filé com queijo que ele agarrou do nada.
(Risos)
Assim, podemos ver o robô voando a cerca de 3 m/s,
o que é mais rápido do que andar, coordenando braços, garras
e o voo em frações de segundos para conseguir fazer essa manobra.
Em outro experimento, quero lhes mostrar como os robôs adaptam seu voo
para controlar o peso da carga suspensa,
cujo comprimento é, na verdade, maior que a largura da janela.
Assim, para conseguir isso,
ele precisa, na realidade, se inclinar, ajustar a altitude
e equilibrar a carga ao atravessar.
Mas, é claro, queremos fazê-los menores ainda
e fomos buscar nossa inspiração especialmente nas abelhas.
Assim, se observarem as abelhas, e este é um vídeo em câmera lenta,
elas são tão pequenas, a inércia é tão leve
(Risos)
que elas nem ligam, ricocheteiam na minha mão, por exemplo.
Este é um pequeno robô que imita o comportamento da abelha.
E, quanto menor, melhor,
pois, com o tamanho menor, conseguimos menor inércia.
E, com menor inércia,
(Robô zumbindo. Risos)
com a inércia menor, resiste-se melhor às colisões,
e isso faz com que ele seja mais robusto.
Assim, construímos robôs pequenos como essas abelhas.
E este aqui, em particular, pesa apenas 25 g.
Ele consume apenas 6 W de potência
e pode viajar até 6 m/s.
Assim, guardadas as devidas proporções,
é como um Boeing 787 viajando a dez vezes a velocidade do som.
(Risos)
E quero lhes mostrar um exemplo.
Esta provavelmente é a primeira colisão planejada no ar,
a um vigésimo da velocidade normal.
Estão a uma velocidade relativa de 2 m/s e isso ilustra o princípio básico.
A gaiola de fibra de carbono de 2 g evita que as hélices se embolem,
mas, basicamente, a colisão é absorvida, e o robô reage às colisões.
E pequeno assim também é mais seguro.
Ao desenvolver robôs no laboratório, começamos com robôs grandes
e acabamos trabalhando com robôs pequenos.
E, ao olharmos um histograma da quantidade de Band-Aids que comprávamos no passado,
vemos que agora diminuiu,
pois esses robôs são realmente seguros.
Ser pequeno tem desvantagens,
e a natureza encontrou muitas formas de compensar essas desvantagens.
A ideia básica é que eles se juntem para formar grandes grupos, ou enxames.
Da mesma forma, no laboratório, tentamos criar enxames artificiais de robôs.
E isso é bem desafiador,
pois tivemos de pensar em redes de robôs
e, dentro de cada robô,
pensar na interação entre o sensor, a comunicação e a computação,
e é bem difícil controlar e gerenciar essa rede.
Assim, tiramos da natureza esses três princípios organizacionais,
que essencialmente nos permitem desenvolver nossos algoritmos.
A primeira ideia é que os robôs precisam estar cientes de seus vizinhos.
Precisam ser capazes de detectar e se comunicar com seus vizinhos.
Assim, este vídeo ilustra a ideia básica.
Temos quatro robôs,
um deles, na verdade, foi literalmente sequestrado por um operador humano.
Mas, como os robôs interagem entre si, eles percebem seus vizinhos,
basicamente seguem o líder
e, aqui, uma pessoa sozinha é capaz de controlar essa rede de seguidores.
Repetindo, não é porque todos os robôs sabem aonde devem ir.
É porque eles simplesmente reagem à posição dos seus vizinhos.
(Risos)
Assim, o próximo experimento ilustra o segundo princípio organizacional...
(Risos)
que tem a ver com o princípio da anonimidade.
A ideia chave é
que os robôs possuem uma identidade independente da do vizinho.
Pede-se a eles que formem um círculo
e, não importa quantos robôs sejam introduzidos na formação,
ou quantos robôs sejam retirados,
cada robô meramente reage ao seu vizinho.
Ele está ciente do fato de que precisa formar um círculo,
mas, ao colaborar com os vizinhos,
ele faz isso sem nenhuma coordenação central.
Agora, juntando essas duas ideias,
a terceira é basicamente darmos a esses robôs
descrições matemáticas da forma a ser executada.
E essas formas podem variar em função do tempo.
Vocês vão ver os robôs começarem com uma formação circular,
mudarem para a retangular, esticarem-se numa linha reta,
e de volta para uma elipse.
E eles coordenam tudo isso em frações de segundo,
como vemos nos enxames na natureza.
Mas por que trabalhar com enxames?
Quero lhes contar sobre duas aplicações nas quais estamos muito interessados.
A primeira é na agricultura,
que provavelmente é o maior problema que enfrentamos no mundo.
Como vocês bem sabem,
uma em sete pessoas no planeta é subnutrida.
A maioria das terras disponíveis para cultivo já foi cultivada.
E a eficiência da maioria dos sistemas no mundo está melhorando,
mas a eficiência do nosso sistema de produção, na verdade, está diminuindo
devido à restrição da água, a doenças nas plantações e à mudança climática,
entre outras coisas.
Então, o que os robôs fazem?
Bem, adotamos uma abordagem chamada "Agricultura de Precisão" na comunidade.
A ideia básica é fazer os robôs aéreos voarem no meio das plantações,
para construirmos os modelos de precisão das plantas individuais.
Assim como a medicina personalizada,
em que se busca tratar cada paciente de forma individual,
gostaríamos de construir modelos individuais das plantas,
para podermos dizer ao fazendeiro que tipo de insumos cada planta precisa,
e os insumos, no caso, são a água, o fertilizante e o pesticida.
Aqui vocês veem robôs viajando sobre uma plantação de maçãs,
e logo mais dois de seus companheiros
fazendo a mesma coisa no lado esquerdo.
Basicamente, eles estão construindo um mapa da plantação.
Dentro do mapa há um mapa de cada planta dessa plantação.
(Robô zunindo)
Vamos ver como são esses mapas.
No próximo vídeo, vamos ver as câmeras usadas neste robô.
No alto à esquerda, temos basicamente uma câmera colorida padrão.
À esquerda, no centro, temos uma câmera de infravermelho.
E, embaixo à esquerda, uma câmera com sensor de temperatura.
E, no painel principal, pode-se ver uma reconstrução tridimensional
de cada árvore da plantação enquanto os sensores passam pelas árvores.
Munidos de informações como estas, podemos fazer diversas coisas.
A primeira coisa e, provavelmente a mais importante, é bem simples:
contar o número de frutas de cada árvore.
Fazendo assim, dizemos à fazendeira quantas frutas ela tem em cada árvore,
o que lhe permite fazer uma estimativa da colheita,
otimizando os passos seguintes da cadeia de produção.
A segunda coisa que podemos fazer
é pegar modelos de plantas, fazer reconstruções tridimensionais,
calcular o tamanho da copa das árvores e correlacionar o tamanho da copa
com o tamanho da área foliar de cada planta.
E isso se chama Índice de Área Foliar.
Assim, se conhecermos esse indicador,
podemos ter a medida de quanta fotossíntese é possível em cada planta,
o que novamente nos diz quão saudável cada planta é.
Ao combinar informação visual e infravermelha,
podemos calcular também índices como o NDVI.
E, neste caso em particular, podemos ver
que algumas colheitas não estão indo tão bem quanto outras.
Isso é facilmente perceptível com as imagens,
não somente com as visuais,
mas com a combinação de ambas, as visuais e as infravermelhas.
E, por último,
estamos interessados em determinar o surgimento precoce da clorose.
Eis aqui um pé de laranja
que se destaca pelo amarelado das folhas.
Mas os robôs voadores podem ver isso facilmente de forma autônoma
e depois informar ao fazendeiro que ele está com um problema
nessa parte da plantação.
Sistemas assim podem realmente ajudar,
e estamos projetando colheitas que podem produzir cerca de 10% a mais
e, mais importante, diminuir a quantidade de insumos, como a água, em 25%,
ao usar enxames de robôs aéreos.
Uma segunda área de aplicação está nos primeiros socorros.
Esta é uma foto do campus da Penn, na verdade, da margem sul do campus.
Imaginem uma situação
em que há um uma chamada de emergência vindo de um prédio,
uma chamada 911.
Pode ser que a polícia leve de 5 a 10 preciosos minutos para chegar lá.
Mas agora imaginem robôs socorrendo.
E temos um enxame inteiro deles
voando para o local de forma autônoma atendendo à chamada 911,
ou enviados por uma central.
A propósito, se alguém aqui for da FAA, isso aqui foi filmado na América do Sul.
(Risos)
Os robôs chegam ao local,
(Risos)
todos equipados com câmeras com lentes voltadas para baixo,
e conseguem monitorar o local.
E fazem isso de forma autônoma,
de modo que, quando o primeiro socorrista humano ou um policial chegar lá,
eles tenham acesso a todo tipo de informação.
No alto, à esquerda, temos uma tela central
que pode ser vista por uma central,
mostrando onde os robôs estão voando e como eles estão circulando o prédio.
E os robôs estão autonomamente decidindo quais pontos de acesso
devem ser atribuídos a cada robô.
No alto, à direita, basicamente vemos imagens vindo dos robôs
organizadas em forma de mosaico.
O que, novamente, dá ao socorrista uma noção
do que está acontecendo no local.
E, embaixo, podem ver uma reconstrução tridimensional
que desenvolvemos no voo.
Além de trabalhar fora dos prédios,
também estamos interessados que eles entrem nos prédios,
e quero lhes mostrar um experimento que fizemos três anos atrás
em que nosso robô aéreo, exatamente como este aqui,
está colaborando com um robô terrestre,
no caso ele está, na verdade, pegando carona no robô terrestre,
pois está programado para ser preguiçoso, para economizar energia.
Ao subir, os dois viajam juntos,
e este é um edifício destruído após um terremoto,
logo depois do terremoto de 2011 em Fukushima.
Quando os robôs ficam presos na frente da entrada destruída,
nosso robô decola e é capaz de voar sobre e ao redor dos obstáculos
e gerar um mapa tridimensional, neste caso, de uma prateleira de livros.
E é capaz de ver o que está do outro lado.
Algo bastante simples, mas difícil de fazer com robôs terrestres,
e certamente difícil de fazer com humanos quando há um risco potencial.
Assim, esses dois robôs estão construindo de forma colaborativa esses mapas,
e, de novo, quando os primeiros socorristas chegam,
eles podem agir rapidamente usando esses mapas.
Então, deixe-me lhes mostrar como são alguns desses mapas.
Este é um prédio de três andares,
o sétimo, o oitavo e, no topo, o que sobrou do nono andar,
e fomos capazes de construir este mapa usando uma dupla de robôs,
operando em conjunto, autonomamente.
No entanto, este experimento levou duas horas e meia para ser feito.
Nenhum socorrista vai lhes dar duas horas e meia para fazer "um experimento",
antes de correr para dentro.
Eles podem lhe dar dois minutos e meio, com sorte dois segundos e meio.
Mas aqui entra o enxame de robôs.
Imaginem se puderem enviar centenas desses robôs,
como os pequenos que estavam voando, e que eles entrem e gerem esses mapas,
bem antes de os humanos chegarem ao local.
E este é o objetivo no qual nos empenhamos.
Assim, deixem-me concluir
com um filme da Warner Brothers,
que em breve estará nas telas num cinema perto de vocês.
"O Enxame"! O Enxame está chegando! E eu adoro este cartaz.
Na verdade, se assistiram ao filme, provavelmente é porque estão solteiros.
Se ainda não viram, eu os encorajo a não assistir; é um filme terrível.
(Risos)
É sobre abelhas assassinas atacando e matando homens, e assim por diante.
Mas tudo neste cartaz é verdadeiro, motivo pelo qual gosto dele.
"Seu tamanho é imensurável!"
Espero tê-los convencido de que "seu poder é ilimitado".
E até a última parte é verdadeira: "Seu inimigo é o homem".
A tecnologia está aqui hoje e são pessoas como nós
que estão entre essa tecnologia e suas aplicações.
O enxame está chegando, isso não é ficção científica,
de fato, isso é o que nos espera.
Concluindo, gostaria que aplaudissem as pessoas que criam o futuro:
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu e Giuseppe Loianno,
que foram os responsáveis pelas três demonstrações a que assistiram.
Obrigado.
(Aplausos)