O mecanismo se resume a um braço mecânico com um sistema para identificar o objeto e jogar no cesto correto. Diferente de outros sistemas de inteligência artificial, este não usa imagens para fazer a seleção. O sistema conta com duas hastes de teflon, com capacidade de se contorcer e dobrar, com as quais o robô consegue “agarrar” os objetos. Contudo, não é apenas para isso que servem as hastes: elas contam com sensores para determinar a natureza do produto.
Por exemplo, quando se trata de uma embalagem de metal, os sensores indicam isso para o sistema medindo a condutibilidade. Outra forma de identificar isso é com o quão duro o objeto é, o que permite separar entre papel, plástico e metal.
O principal sensor disso tudo, contudo, é o de pressão, este que primeiro identifica o tamanho do objeto e sua rigidez para depois usar outras medidas para ter certeza do caminho ideal do descarte.
Os pesquisadores, no entanto, ainda precisam aprimorar bastante o sistema. Isso porque ele traz uma taxa de acerto de 85% quando o produto está organizado e parado em uma esteira. Por outro lado, um cenário real seria de uma bagunça para organizar os itens, sem que haja momentos de parada. Com isso, a precisão cai para 63%.
Um dos principais desafios é a máquina identificar produtos que contêm ambos elementos, mas sendo que há a predominância de um eles. Por exemplo, papelão que esteja amassado e não mais em formato de caixa. A pesquisa deve seguir também para deixar o sistema mais rápido e, com isso, mais eficiente nesta separação.
O trabalho, chamado de RoCycle, deve ser apresentado em breve em congressos pela equipe.
Sistema aperta produto para identificar em qual cesto deve ser descatardo (Foto: Divulgação/MIT)
Fonte: CanalTech 
