Robôs com tecnologia Nvidia abastecem prateleiras em Tóquio

A Telexistence, startup com sede em Tóquio (Japãp), anunciou que implementará robôs com tecnologia de IA da Nvidia para reabastecer as prateleiras de centenas de lojas de conveniência da rede FamilyMart no Japão. Existem 56 mil lojas de conveniência no Japão – a terceira maior densidade do mundo. Cerca de 16 mil deles são administrados pela FamilyMart. A Telexistence visa economizar tempo para essas lojas, transferindo tarefas repetitivas, como reabastecer prateleiras de bebidas, para um robô, permitindo que a equipe do varejo lide com tarefas mais complexas, como interagir com os clientes.

É apenas um exemplo do que pode ser feito pelos robôs da Telexistence, que rodam na plataforma Nvidia Jetson Edge AI e robótica. A empresa também está desenvolvendo sistemas baseados em IA para logística de armazéns com robôs que separam e coletam pacotes.

“Queremos implementar robôs em indústrias que apoiem a vida cotidiana dos humanos”, disse Jin Tomioka, CEO da Telexistence. “O primeiro espaço em que estamos lidando com isso é através de lojas de conveniência – uma enorme rede que suporta a vida cotidiana, especialmente no Japão, mas enfrenta escassez de mão de obra”, comentou.

A empresa, fundada em 2017, planeja expandir para lojas de conveniência nos EUA, que também sofrem com a escassez de mão de obra no setor de varejo – e onde mais da metade dos consumidores diz visitar pelo menos uma das 150 mil lojas do país. uma vez por mês.

Robôs no FamilyMart

A Telexistence começará a implementar seus robôs de reabastecimento, chamados TX SCARA, em 300 lojas FamilyMart em agosto – e pretende levar as máquinas autônomas para locais adicionais da companhia, bem como outras grandes redes de lojas de conveniência, nos próximos anos. “Os funcionários passam muito tempo nos fundos da loja, reabastecendo as prateleiras, em vez de atender os clientes”, disse Tomioka. “A robótica como serviço pode permitir que a equipe passe mais tempo no atendimento”, afirmou.

O TX SCARA é executado em uma pista e inclui várias câmeras para escanear cada prateleira, usando IA para identificar bebidas que estão acabando e planejar um caminho para reabastecê-las. O sistema de IA pode reabastecer com sucesso as bebidas automaticamente em mais de 98% das vezes.

Nos raros casos em que o robô avalia mal o posicionamento da bebida ou uma bebida tomba, não há necessidade de a equipe de varejo abandonar sua tarefa para colocar o robô de volta em funcionamento. Em vez disso, a Telexistence tem operadores remotos em espera, que podem resolver rapidamente a situação assumindo o controle manual por meio de um sistema de VR que usa GPUs Nvidia para streaming de vídeo.

A Telexistence estima que uma loja de conveniência movimentada precisa reabastecer mais de 1 mil bebidas por dia. O sistema em Nuvem da TX SCARA mantém um banco de dados de vendas de produtos com base no nome, data, hora e número de itens estocados pelos robôs durante a operação. Isso permite que a IA priorize quais itens devem ser reabastecidos primeiro com base em dados de vendas anteriores.

Edge AI com Nvidia Jetson

O TX SCARA possui vários modelos de IA sob o capô. Um modelo de detecção de objetos identifica os tipos de bebidas em uma loja para determinar qual deles pertence a qual prateleira. É combinado com outro modelo que ajuda a detectar o movimento do braço do robô, para que ele possa pegar uma bebida e colocá-la com precisão na prateleira entre outros produtos. Um terceiro é para detecção de anomalias: reconhecer se uma bebida caiu ou saiu da prateleira. Mais um detecta quais bebidas estão acabando em cada área de exibição.

A equipe da Telexistence usou redes neurais pré-treinadas personalizadas como seus modelos básicos, adicionando dados sintéticos e anotados do mundo real para ajustar as redes neurais para sua aplicação. Usar um ambiente de simulação para criar mais de 80 mil imagens sintéticas ajudou a equipe a aumentar seu conjunto de dados para que o robô pudesse aprender a detectar bebidas em qualquer cor, textura ou ambiente de iluminação.

Para o treinamento do modelo de IA, a equipe contou com uma Nvidia DGX Station. O robô em si usa dois módulos embarcados Nvidia Jetson: o Nvidia Jetson AGX Xavier para processamento de IA na borda e o módulo Nvidia Jetson TX2 para transmitir dados de streaming de vídeo. No lado do software, a equipe usa o Nvidia JetPack SDK para IA de Borda e o Nvidia TensorRT SDK para inferência de alto desempenho. “Sem o TensorRT, nossos modelos não funcionariam rápido o suficiente para detectar objetos na loja com eficiência”, disse Pavel Savkin, diretor de automação robótica da Telexistence.

Serviço
www.nvidia.com