O futuro dos robôs voadores | Vijay Kumar | TEDxPenn
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0:34 - 0:38Em meu laboratório, construímos
robôs aéreos autônomos, -
0:38 - 0:41como este que está voando aqui.
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0:42 - 0:46Diferentemente dos drones disponíveis
hoje para venda no mercado, -
0:46 - 0:50este robô não possui nenhum GPS integrado.
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0:50 - 0:52Assim, sem GPS,
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0:52 - 0:55é difícil para robôs como este
determinarem sua posição. -
0:56 - 1:01Este robô usa sensores integrados,
câmeras e escâneres a laser -
1:01 - 1:04para escanear o ambiente.
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1:04 - 1:07Ele detecta características do ambiente
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1:07 - 1:10e determina onde está em relação
a essas características, -
1:10 - 1:12usando um método de triangulação.
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1:14 - 1:17E aí ele consegue reunir todas
essas características num mapa, -
1:17 - 1:19como este aqui atrás de mim.
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1:20 - 1:24E este mapa, então, permite que o robô
entenda onde estão os obstáculos -
1:24 - 1:26e navegue num modo livre de colisões.
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1:28 - 1:30Quero lhes mostrar a seguir
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1:30 - 1:33uma série de experimentos
que fizemos em nosso laboratório, -
1:33 - 1:36onde um robô foi capaz
de ir a distâncias mais longas. -
1:37 - 1:42Aqui podem ver, no alto à direita,
o que o robô vê com a câmera. -
1:42 - 1:44E, na tela principal,
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1:44 - 1:46acelerando quatro vezes
a velocidade do vídeo, -
1:46 - 1:49vocês veem o mapa
que ele está construindo. -
1:49 - 1:53Este é um mapa de alta resolução
do corredor contíguo ao nosso laboratório. -
1:53 - 1:55E logo vão vê-lo entrar
no nosso laboratório, -
1:55 - 1:58o que é possível reconhecer
pela bagunça que estão vendo. -
1:58 - 1:59(Risos)
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1:59 - 2:01Mas o mais importante aqui
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2:01 - 2:05é que esses robôs são capazes
de construir mapas de alta resolução -
2:05 - 2:07de 5 cm de resolução,
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2:07 - 2:11permitindo a alguém que esteja fora
do laboratório, ou fora do prédio, -
2:11 - 2:15utilizá-los e, sem precisar entrar lá,
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2:15 - 2:18tentar inferir o que acontece
dentro do prédio. -
2:19 - 2:22Mas robôs assim têm alguns problemas.
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2:23 - 2:26O primeiro deles é o tamanho.
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2:26 - 2:28Por ser grande, é pesado.
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2:28 - 2:32E esses robôs consomem
cerca de 200 W por kg, -
2:32 - 2:34o que só lhes permite
uma missão bem curta. -
2:35 - 2:37O segundo problema
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2:37 - 2:41é que esses robôs têm sensores
integrados que acabam saindo muito caro, -
2:41 - 2:44um escâner a laser,
uma câmera e os processadores. -
2:44 - 2:48Isso aumenta o custo desse robô.
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2:49 - 2:52Daí, a gente se perguntou:
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2:52 - 2:55qual o produto que podemos
comprar numa loja de eletrônicos -
2:55 - 3:01que seja barato, leve e tenha
sensor a bordo e computação? -
3:03 - 3:06E inventamos o telefone voador.
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3:06 - 3:08(Risos)
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3:08 - 3:14Assim, este robô usa um smartphone
Samsung Galaxy comprado numa loja, -
3:14 - 3:18e tudo que precisamos é de um aplicativo
baixado de uma loja de aplicativos. -
3:18 - 3:22Aqui, no caso, vocês podem ver
o robô lendo as letras "TED", -
3:22 - 3:25olhando para os cantos do "T" e do "E"
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3:25 - 3:30e então triangulando isso,
voando de forma autônoma. -
3:30 - 3:33Aquele joystick está ali só para garantir
que, caso o robô enlouqueça, -
3:33 - 3:35Giuseppe consiga matá-lo.
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3:35 - 3:36(Risos)
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3:38 - 3:42Além de construir esses pequenos robôs,
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3:42 - 3:47também fazemos, como aqui, experimentos
com comportamentos agressivos. -
3:47 - 3:51Este robô está viajando a 2 m/s ou 3 m/s,
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3:52 - 3:55inclinando e rodopiando agressivamente
enquanto muda de direção. -
3:55 - 4:00O importante aqui é que podemos
ter robôs menores e mais rápidos, -
4:00 - 4:03viajando em ambientes
muito desestruturados. -
4:04 - 4:06No próximo vídeo,
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4:06 - 4:12assim como esta ave, uma águia,
que graciosamente coordena as asas, -
4:12 - 4:16os olhos e os pés para agarrar
a presa para fora da água, -
4:16 - 4:19nosso robô também consegue pescar.
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4:19 - 4:20(Risos)
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4:20 - 4:25No caso, trata-se de um sanduíche de filé
com queijo que ele agarrou do nada. -
4:25 - 4:27(Risos)
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4:27 - 4:31Assim, podemos ver o robô voando
a cerca de 3 m/s, -
4:31 - 4:36o que é mais rápido do que andar,
coordenando braços, garras -
4:36 - 4:40e o voo em frações de segundos
para conseguir fazer essa manobra. -
4:40 - 4:46Em outro experimento, quero lhes mostrar
como os robôs adaptam seu voo -
4:46 - 4:49para controlar o peso da carga suspensa,
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4:49 - 4:53cujo comprimento é, na verdade,
maior que a largura da janela. -
4:53 - 4:55Assim, para conseguir isso,
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4:55 - 4:58ele precisa, na realidade,
se inclinar, ajustar a altitude -
4:58 - 5:01e equilibrar a carga ao atravessar.
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5:06 - 5:08Mas, é claro, queremos
fazê-los menores ainda -
5:08 - 5:11e fomos buscar nossa inspiração
especialmente nas abelhas. -
5:11 - 5:15Assim, se observarem as abelhas,
e este é um vídeo em câmera lenta, -
5:15 - 5:19elas são tão pequenas,
a inércia é tão leve -
5:19 - 5:20(Risos)
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5:20 - 5:24que elas nem ligam, ricocheteiam
na minha mão, por exemplo. -
5:24 - 5:28Este é um pequeno robô que imita
o comportamento da abelha. -
5:28 - 5:29E, quanto menor, melhor,
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5:29 - 5:32pois, com o tamanho menor,
conseguimos menor inércia. -
5:32 - 5:34E, com menor inércia,
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5:34 - 5:37(Robô zumbindo. Risos)
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5:37 - 5:40com a inércia menor,
resiste-se melhor às colisões, -
5:40 - 5:43e isso faz com que ele seja mais robusto.
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5:43 - 5:46Assim, construímos robôs
pequenos como essas abelhas. -
5:46 - 5:49E este aqui, em particular,
pesa apenas 25 g. -
5:49 - 5:51Ele consume apenas 6 W de potência
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5:51 - 5:54e pode viajar até 6 m/s.
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5:54 - 5:56Assim, guardadas as devidas proporções,
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5:56 - 6:00é como um Boeing 787 viajando
a dez vezes a velocidade do som. -
6:03 - 6:05(Risos)
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6:05 - 6:08E quero lhes mostrar um exemplo.
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6:08 - 6:11Esta provavelmente é a primeira
colisão planejada no ar, -
6:11 - 6:13a um vigésimo da velocidade normal.
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6:13 - 6:19Estão a uma velocidade relativa de 2 m/s
e isso ilustra o princípio básico. -
6:19 - 6:24A gaiola de fibra de carbono de 2 g
evita que as hélices se embolem, -
6:24 - 6:30mas, basicamente, a colisão é absorvida,
e o robô reage às colisões. -
6:30 - 6:33E pequeno assim também é mais seguro.
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6:33 - 6:36Ao desenvolver robôs no laboratório,
começamos com robôs grandes -
6:36 - 6:39e acabamos trabalhando com robôs pequenos.
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6:39 - 6:43E, ao olharmos um histograma da quantidade
de Band-Aids que comprávamos no passado, -
6:43 - 6:46vemos que agora diminuiu,
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6:46 - 6:48pois esses robôs são realmente seguros.
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6:48 - 6:51Ser pequeno tem desvantagens,
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6:51 - 6:55e a natureza encontrou muitas formas
de compensar essas desvantagens. -
6:55 - 7:00A ideia básica é que eles se juntem
para formar grandes grupos, ou enxames. -
7:01 - 7:05Da mesma forma, no laboratório, tentamos
criar enxames artificiais de robôs. -
7:05 - 7:06E isso é bem desafiador,
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7:06 - 7:10pois tivemos de pensar em redes de robôs
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7:10 - 7:12e, dentro de cada robô,
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7:12 - 7:17pensar na interação entre o sensor,
a comunicação e a computação, -
7:17 - 7:22e é bem difícil controlar
e gerenciar essa rede. -
7:22 - 7:27Assim, tiramos da natureza
esses três princípios organizacionais, -
7:27 - 7:31que essencialmente nos permitem
desenvolver nossos algoritmos. -
7:31 - 7:35A primeira ideia é que os robôs
precisam estar cientes de seus vizinhos. -
7:35 - 7:39Precisam ser capazes de detectar
e se comunicar com seus vizinhos. -
7:39 - 7:42Assim, este vídeo ilustra a ideia básica.
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7:42 - 7:44Temos quatro robôs,
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7:44 - 7:47um deles, na verdade, foi literalmente
sequestrado por um operador humano. -
7:48 - 7:53Mas, como os robôs interagem entre si,
eles percebem seus vizinhos, -
7:53 - 7:54basicamente seguem o líder
-
7:54 - 8:00e, aqui, uma pessoa sozinha é capaz
de controlar essa rede de seguidores. -
8:02 - 8:07Repetindo, não é porque todos
os robôs sabem aonde devem ir. -
8:07 - 8:11É porque eles simplesmente reagem
à posição dos seus vizinhos. -
8:13 - 8:16(Risos)
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8:17 - 8:22Assim, o próximo experimento ilustra
o segundo princípio organizacional... -
8:22 - 8:24(Risos)
-
8:24 - 8:28que tem a ver com
o princípio da anonimidade. -
8:28 - 8:32A ideia chave é
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8:33 - 8:37que os robôs possuem uma identidade
independente da do vizinho. -
8:38 - 8:41Pede-se a eles que formem um círculo
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8:41 - 8:44e, não importa quantos robôs
sejam introduzidos na formação, -
8:44 - 8:47ou quantos robôs sejam retirados,
-
8:47 - 8:50cada robô meramente reage ao seu vizinho.
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8:50 - 8:54Ele está ciente do fato
de que precisa formar um círculo, -
8:54 - 8:56mas, ao colaborar com os vizinhos,
-
8:56 - 9:00ele faz isso sem nenhuma
coordenação central. -
9:01 - 9:04Agora, juntando essas duas ideias,
-
9:04 - 9:08a terceira é basicamente
darmos a esses robôs -
9:08 - 9:13descrições matemáticas
da forma a ser executada. -
9:13 - 9:16E essas formas podem variar
em função do tempo. -
9:16 - 9:21Vocês vão ver os robôs começarem
com uma formação circular, -
9:21 - 9:24mudarem para a retangular,
esticarem-se numa linha reta, -
9:24 - 9:25e de volta para uma elipse.
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9:25 - 9:29E eles coordenam tudo isso
em frações de segundo, -
9:29 - 9:33como vemos nos enxames na natureza.
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9:33 - 9:35Mas por que trabalhar com enxames?
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9:35 - 9:39Quero lhes contar sobre duas aplicações
nas quais estamos muito interessados. -
9:39 - 9:42A primeira é na agricultura,
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9:42 - 9:46que provavelmente é o maior problema
que enfrentamos no mundo. -
9:46 - 9:48Como vocês bem sabem,
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9:48 - 9:52uma em sete pessoas
no planeta é subnutrida. -
9:52 - 9:55A maioria das terras disponíveis
para cultivo já foi cultivada. -
9:56 - 9:59E a eficiência da maioria dos sistemas
no mundo está melhorando, -
9:59 - 10:03mas a eficiência do nosso sistema
de produção, na verdade, está diminuindo -
10:03 - 10:07devido à restrição da água, a doenças
nas plantações e à mudança climática, -
10:07 - 10:08entre outras coisas.
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10:08 - 10:11Então, o que os robôs fazem?
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10:11 - 10:15Bem, adotamos uma abordagem chamada
"Agricultura de Precisão" na comunidade. -
10:15 - 10:21A ideia básica é fazer os robôs
aéreos voarem no meio das plantações, -
10:21 - 10:25para construirmos os modelos
de precisão das plantas individuais. -
10:25 - 10:27Assim como a medicina personalizada,
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10:27 - 10:31em que se busca tratar
cada paciente de forma individual, -
10:31 - 10:34gostaríamos de construir
modelos individuais das plantas, -
10:34 - 10:40para podermos dizer ao fazendeiro
que tipo de insumos cada planta precisa, -
10:40 - 10:44e os insumos, no caso, são a água,
o fertilizante e o pesticida. -
10:45 - 10:49Aqui vocês veem robôs viajando
sobre uma plantação de maçãs, -
10:49 - 10:52e logo mais dois de seus companheiros
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10:52 - 10:54fazendo a mesma coisa no lado esquerdo.
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10:54 - 10:58Basicamente, eles estão construindo
um mapa da plantação. -
10:58 - 11:02Dentro do mapa há um mapa
de cada planta dessa plantação. -
11:02 - 11:04(Robô zunindo)
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11:04 - 11:06Vamos ver como são esses mapas.
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11:06 - 11:11No próximo vídeo, vamos ver
as câmeras usadas neste robô. -
11:11 - 11:15No alto à esquerda, temos basicamente
uma câmera colorida padrão. -
11:15 - 11:18À esquerda, no centro, temos
uma câmera de infravermelho. -
11:18 - 11:22E, embaixo à esquerda, uma câmera
com sensor de temperatura. -
11:22 - 11:25E, no painel principal, pode-se ver
uma reconstrução tridimensional -
11:25 - 11:31de cada árvore da plantação enquanto
os sensores passam pelas árvores. -
11:32 - 11:37Munidos de informações como estas,
podemos fazer diversas coisas. -
11:37 - 11:42A primeira coisa e, provavelmente
a mais importante, é bem simples: -
11:42 - 11:45contar o número de frutas de cada árvore.
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11:45 - 11:50Fazendo assim, dizemos à fazendeira
quantas frutas ela tem em cada árvore, -
11:50 - 11:54o que lhe permite fazer
uma estimativa da colheita, -
11:54 - 11:57otimizando os passos seguintes
da cadeia de produção. -
11:58 - 12:00A segunda coisa que podemos fazer
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12:00 - 12:04é pegar modelos de plantas, fazer
reconstruções tridimensionais, -
12:04 - 12:08calcular o tamanho da copa das árvores
e correlacionar o tamanho da copa -
12:08 - 12:11com o tamanho da área
foliar de cada planta. -
12:11 - 12:13E isso se chama Índice de Área Foliar.
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12:13 - 12:15Assim, se conhecermos esse indicador,
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12:15 - 12:20podemos ter a medida de quanta
fotossíntese é possível em cada planta, -
12:20 - 12:23o que novamente nos diz
quão saudável cada planta é. -
12:25 - 12:30Ao combinar informação
visual e infravermelha, -
12:30 - 12:34podemos calcular também
índices como o NDVI. -
12:34 - 12:37E, neste caso em particular, podemos ver
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12:37 - 12:40que algumas colheitas não estão
indo tão bem quanto outras. -
12:40 - 12:43Isso é facilmente perceptível
com as imagens, -
12:43 - 12:45não somente com as visuais,
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12:45 - 12:49mas com a combinação de ambas,
as visuais e as infravermelhas. -
12:49 - 12:52E, por último,
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12:52 - 12:56estamos interessados em determinar
o surgimento precoce da clorose. -
12:56 - 12:58Eis aqui um pé de laranja
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12:58 - 13:00que se destaca pelo amarelado das folhas.
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13:00 - 13:04Mas os robôs voadores podem
ver isso facilmente de forma autônoma -
13:04 - 13:07e depois informar ao fazendeiro
que ele está com um problema -
13:07 - 13:09nessa parte da plantação.
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13:10 - 13:13Sistemas assim podem realmente ajudar,
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13:13 - 13:18e estamos projetando colheitas
que podem produzir cerca de 10% a mais -
13:18 - 13:22e, mais importante, diminuir a quantidade
de insumos, como a água, em 25%, -
13:22 - 13:25ao usar enxames de robôs aéreos.
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13:25 - 13:29Uma segunda área de aplicação
está nos primeiros socorros. -
13:29 - 13:34Esta é uma foto do campus da Penn,
na verdade, da margem sul do campus. -
13:34 - 13:36Imaginem uma situação
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13:36 - 13:39em que há um uma chamada
de emergência vindo de um prédio, -
13:39 - 13:40uma chamada 911.
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13:40 - 13:45Pode ser que a polícia leve de 5 a 10
preciosos minutos para chegar lá. -
13:45 - 13:47Mas agora imaginem robôs socorrendo.
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13:47 - 13:49E temos um enxame inteiro deles
-
13:49 - 13:52voando para o local de forma autônoma
atendendo à chamada 911, -
13:52 - 13:55ou enviados por uma central.
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13:55 - 13:59A propósito, se alguém aqui for da FAA,
isso aqui foi filmado na América do Sul. -
13:59 - 14:01(Risos)
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14:01 - 14:03Os robôs chegam ao local,
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14:03 - 14:05(Risos)
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14:05 - 14:08todos equipados com câmeras
com lentes voltadas para baixo, -
14:08 - 14:10e conseguem monitorar o local.
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14:10 - 14:12E fazem isso de forma autônoma,
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14:12 - 14:17de modo que, quando o primeiro socorrista
humano ou um policial chegar lá, -
14:17 - 14:19eles tenham acesso
a todo tipo de informação. -
14:19 - 14:23No alto, à esquerda,
temos uma tela central -
14:23 - 14:24que pode ser vista por uma central,
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14:24 - 14:29mostrando onde os robôs estão voando
e como eles estão circulando o prédio. -
14:29 - 14:33E os robôs estão autonomamente
decidindo quais pontos de acesso -
14:33 - 14:36devem ser atribuídos a cada robô.
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14:36 - 14:40No alto, à direita, basicamente
vemos imagens vindo dos robôs -
14:40 - 14:43organizadas em forma de mosaico.
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14:43 - 14:46O que, novamente, dá
ao socorrista uma noção -
14:46 - 14:49do que está acontecendo no local.
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14:49 - 14:52E, embaixo, podem ver
uma reconstrução tridimensional -
14:52 - 14:54que desenvolvemos no voo.
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14:54 - 14:56Além de trabalhar fora dos prédios,
-
14:56 - 15:00também estamos interessados
que eles entrem nos prédios, -
15:00 - 15:03e quero lhes mostrar um experimento
que fizemos três anos atrás -
15:03 - 15:08em que nosso robô aéreo,
exatamente como este aqui, -
15:08 - 15:10está colaborando com um robô terrestre,
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15:10 - 15:13no caso ele está, na verdade,
pegando carona no robô terrestre, -
15:13 - 15:16pois está programado para ser
preguiçoso, para economizar energia. -
15:16 - 15:20Ao subir, os dois viajam juntos,
-
15:20 - 15:23e este é um edifício destruído
após um terremoto, -
15:23 - 15:27logo depois do terremoto
de 2011 em Fukushima. -
15:27 - 15:30Quando os robôs ficam presos
na frente da entrada destruída, -
15:30 - 15:35nosso robô decola e é capaz
de voar sobre e ao redor dos obstáculos -
15:35 - 15:39e gerar um mapa tridimensional,
neste caso, de uma prateleira de livros. -
15:39 - 15:41E é capaz de ver o que está do outro lado.
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15:41 - 15:46Algo bastante simples, mas difícil
de fazer com robôs terrestres, -
15:46 - 15:49e certamente difícil de fazer com humanos
quando há um risco potencial. -
15:49 - 15:54Assim, esses dois robôs estão construindo
de forma colaborativa esses mapas, -
15:54 - 15:57e, de novo, quando os primeiros
socorristas chegam, -
15:57 - 16:00eles podem agir rapidamente
usando esses mapas. -
16:00 - 16:03Então, deixe-me lhes mostrar
como são alguns desses mapas. -
16:03 - 16:05Este é um prédio de três andares,
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16:05 - 16:08o sétimo, o oitavo e, no topo,
o que sobrou do nono andar, -
16:08 - 16:11e fomos capazes de construir este mapa
usando uma dupla de robôs, -
16:11 - 16:14operando em conjunto, autonomamente.
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16:14 - 16:18No entanto, este experimento levou
duas horas e meia para ser feito. -
16:18 - 16:22Nenhum socorrista vai lhes dar duas horas
e meia para fazer "um experimento", -
16:22 - 16:24antes de correr para dentro.
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16:24 - 16:29Eles podem lhe dar dois minutos e meio,
com sorte dois segundos e meio. -
16:29 - 16:32Mas aqui entra o enxame de robôs.
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16:32 - 16:34Imaginem se puderem enviar
centenas desses robôs, -
16:34 - 16:39como os pequenos que estavam voando,
e que eles entrem e gerem esses mapas, -
16:39 - 16:43bem antes de os humanos chegarem ao local.
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16:43 - 16:46E este é o objetivo
no qual nos empenhamos. -
16:47 - 16:49Assim, deixem-me concluir
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16:49 - 16:53com um filme da Warner Brothers,
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16:53 - 16:57que em breve estará nas telas
num cinema perto de vocês. -
16:57 - 17:00"O Enxame"! O Enxame está chegando!
E eu adoro este cartaz. -
17:00 - 17:04Na verdade, se assistiram ao filme,
provavelmente é porque estão solteiros. -
17:04 - 17:08Se ainda não viram, eu os encorajo
a não assistir; é um filme terrível. -
17:08 - 17:09(Risos)
-
17:09 - 17:13É sobre abelhas assassinas atacando
e matando homens, e assim por diante. -
17:13 - 17:16Mas tudo neste cartaz é verdadeiro,
motivo pelo qual gosto dele. -
17:16 - 17:18"Seu tamanho é imensurável!"
-
17:18 - 17:21Espero tê-los convencido
de que "seu poder é ilimitado". -
17:21 - 17:24E até a última parte é verdadeira:
"Seu inimigo é o homem". -
17:24 - 17:27A tecnologia está aqui hoje
e são pessoas como nós -
17:27 - 17:31que estão entre essa tecnologia
e suas aplicações. -
17:31 - 17:34O enxame está chegando,
isso não é ficção científica, -
17:34 - 17:37de fato, isso é o que nos espera.
-
17:37 - 17:43Concluindo, gostaria que aplaudissem
as pessoas que criam o futuro: -
17:43 - 17:47Yash Mulgaonkar, Sikang Liu
e Giuseppe Loianno, -
17:47 - 17:51que foram os responsáveis pelas três
demonstrações a que assistiram. -
17:51 - 17:52Obrigado.
-
17:52 - 17:56(Aplausos)
- Title:
- O futuro dos robôs voadores | Vijay Kumar | TEDxPenn
- 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 podem ajudar a melhorar a produção e fazer uma gestão das águas mais inteligente.
Veja mais em http://ted.com/tedx
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 18:09
Maricene Crus approved Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus accepted Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn | ||
Maricene Crus edited Portuguese, Brazilian subtitles for The future of flying robots | Vijay Kumar | TEDxPenn |