Robô lê Braille duas vezes mais rápido que humanos
Por Nathan Vieira • Editado por Luciana Zaramela |
A robótica surpreende a cada dia com novas possibilidades, e uma delas foi apresentada na revista IEEE Robotics and Automation Letters, onde uma equipe de Cambridge desenvolveu um robô que incorpora técnicas de inteligência artificial para ler Braille com o dobro da rapidez de um ser humano.
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O relatório demonstrou que o robô foi capaz de ler 315 palavras por minuto com precisão de quase 90%. Os autores do estudo esperam que a tecnologia possa ajudar na elaboração de mãos robóticas ou próteses com alta sensibilidade no futuro — seria mais um passo rumo a soluções para habilidades que os humanos consideram fáceis, mas que os robôs ainda consideram difíceis.
A leitura em Braille foi a maneira mais adequada que os pesquisadores encontraram de testar a sensibilidade nas pontas dos dedos de um robô. Nesse sistema de escrita, cada padrão de letra representativo fica muito próximo, afinal.
O grupo defende que, apesar de já existirem leitores robóticos de braille, estes leem apenas uma letra de cada vez, diferente da forma como os humanos leem. Por isso, a motivação que levou à criação da tecnologia foi que os pesquisadores precisavam de "algo que fosse mais realista e muito mais eficiente”. Veja o robô em ação:
Como funciona o sensor robótico
O sensor robótico usado pelos pesquisadores conta com uma câmera na ponta do dedo e lê usando uma combinação das informações da câmera e dos sensores. A equipe desenvolveu algoritmos para que o leitor robótico pudesse “desfocar” as imagens antes que o sensor tentasse reconhecer as letras.
O próximo passo foi treinar o algoritmo em um conjunto de imagens nítidas em Braille com desfoque aplicado. Depois que o algoritmo aprendeu a desfocar as letras, eles usaram um modelo para detectar e classificar cada caractere.
Assim que os algoritmos foram incorporados, os pesquisadores testaram o leitor deslizando pelas fileiras de caracteres. O estudo conclui que “a velocidade de leitura do Braille é uma ótima maneira de medir o desempenho dinâmico dos sistemas de detecção tátil".
Fonte: University of Cambridge, IEEE Robotics and Automation Letters