Por redação AIoT Brasil

Cerca de 300 lojas de conveniência da rede japonesa FamilyMart começaram a receber em agosto um sistema de tecnologia robótica para a reposição de estoques, principalmente de bebidas. Os robôs, denominados TX Scara, foram desenvolvidos pela startup Telexistence, com sede em Tóquio, e executados em uma plataforma Jetson da Nvidia.

Das 56 mil lojas de conveniência existentes no Japão, mais de 16 mil são administradas pela FamilyMart, e a utilização dos robôs é uma maneira de driblar a escassez de mão de obra no país por meio de tecnologia capaz de eliminar tarefas repetitivas de baixa complexidade. Nesse sentido, a Telexistence também está desenvolvendo sistemas baseados em IA para logística de depósitos, com robôs que organizam e coletam pacotes.

Jin Tomioka, CEO da Telexistence, fundada em 2017, explicou que a intenção é implantar robôs nos setores que requerem apoio em trabalhos rotineiros. “Os funcionários passam muito tempo na sala dos fundos da loja, reabastecendo as prateleiras, e a robótica como serviço pode permitir que a equipe fique mais tempo com os clientes”, disse o executivo, que anunciou também a intenção da startup de atuar nos Estados Unidos.

O robô se movimenta em um trilho e utiliza várias câmeras para digitalizar cada prateleira, usando IA para identificar os produtos que estão acabando e planejar um caminho para fazer o reabastecimento automático, com taxa de erro de aproximadamente 2%. Quando isso ocorre, operadores remotos assumem o controle manual por meio de um sistema de realidade virtual que usa GPUs Nvidia para streaming de vídeo.

Para o treinamento da tecnologia foram utilizados os recursos da Nvidia DGX Station em um ambiente de simulação que cria mais de 80 mil imagens para compor um conjunto de dados, além dos módulos Jetson AGX e Jetson TX2 para transmitir as informações. O robô em ação pode ser visto no vídeo abaixo.

Em relação ao software, a equipe utiliza o SDK Nvidia JetPack para IA no edge e o TensorRT SDK para inferência de alto desempenho. “Sem o TensorRT, nossos modelos não seriam executados com rapidez suficiente para detectar os objetos na loja”, disse Pavel Savkin, diretor de automação de robótica da Telexistence.