Nos últimos anos, o evento Delivering the Future tem apresentado as mais recentes tecnologias que impulsionam as operações da Amazon. O evento de 2023 em Seattle destacou atualizações nas ofertas de farmácia da empresa e nas entregas por drone.
Neste ano, em Nashville, a Amazon discutiu atualizações de IA em suas experiências de compra e como a empresa está utilizando visão computacional para reduzir ainda mais o tempo de entrega de pacotes. Embora o evento de dois dias não tenha mostrado nenhum novo sistema robótico, ofereceu alguns insights importantes sobre como a empresa está integrando as ofertas existentes.
Pouco após o evento, o TechCrunch se sentou com o tecnólogo chefe de robótica da Amazon, Tye Brady. A conversa tem sido um evento anual nos últimos anos, nos dando a oportunidade de aprofundar como a história da robótica da Amazon mudou nos últimos 12 meses e como os próximos 12 evoluirão.
De acordo com os números internos da Amazon, a empresa atualmente tem mais de 750.000 robôs implantados em seus centros de atendimento nos EUA. Este é o mesmo número público que a empresa destacou em 2023. No entanto, essa não é a história completa. O número de 750.000 abrange apenas os robôs móveis autônomos (AMRs) da empresa.
Esses são os sistemas sobre rodas familiares que patrulharam os andares dos armazéns da Amazon desde que a empresa adquiriu a Kiva Systems em 2012. Esses robôs de transporte, que a empresa também se refere como seus sistemas de tração, incluem vários modelos diferentes, incluindo o sistema autônomo Proteus, que foi revelado no Re:Mars em 2022.
Os AMRs formam a vasta maioria da frota da Amazon, mas outros fatores de forma conquistaram seu próprio espaço no chão. A próxima maior categoria são os braços robóticos da Amazon, que agora incluem Robin, Cardinal e Sparrow, cada um encarregado de classificar e empilhar objetos.
A mais recente adição à família de robótica da Amazon é Sequoia, revelada no evento Delivering the Future de 2023. O nome, emprestado das enormes sequóias do norte da Califórnia, pode muito bem ser uma homenagem ao tamanho e escopo do sistema. Sequoia é um sistema automatizado de armazenamento e recuperação semelhante em princípio àqueles oferecidos por empresas como a AutoStore.
O primeiro sistema Sequoia entrou em operação em 2023 em um centro de atendimento na área de Houston. Na quarta-feira, a Amazon anunciou que um sistema cinco vezes maior agora forma o coração de um enorme armazém em Shreveport, Louisiana. O centro de atendimento em si não é novo, mas está sendo dramaticamente expandido para abranger mais de 3 milhões de pés quadrados.
A Amazon certamente possui os recursos para construir novos centros de atendimento robóticos a partir do zero. Em vez disso, o grande varejista está focado em adaptar armazéns existentes. Embora menos intensivo em recursos, esse método força a empresa a trabalhar em torno das operações de entrega existentes de “consertar o avião enquanto ele voa”, como coloca Brady.
O centro de Shreveport, o primeiro dos edifícios “Gen 12” da Amazon, utilizará, em última análise, 10 vezes o número de robôs em relação aos seus predecessores — um número que a empresa ainda não divulgou. Brady acrescenta que, juntamente com esses novos robôs, vêm mais empregos centrados em robôs. Isso significa 25% mais funções de engenharia de manutenção de confiabilidade (RME) do que antes.
A empresa acrescenta que, uma vez que as operações de atendimento de 55 campos de futebol de Shreveport estejam em funcionamento, empregarão 2.500 humanos. Os fãs da automação dirão que essas tecnologias permitem que os humanos se concentrem nas coisas que podem fazer que os robôs não conseguem. Brady é um grande defensor dessa noção.
Quando perguntado sobre quais empregos os humanos ainda estão mais bem preparados, ele responde: “Solução de problemas, bom senso, raciocínio, compreensão do quadro geral, compreensão do contexto. Algumas tarefas físicas também.”
Enquanto o robô Digit da Agility teve um destaque no evento de 2023, a Amazon não mencionou muito sobre o front dos robôs humanoides. Certamente, a empresa tem explorado os papéis que robôs bípedes podem desempenhar em seus centros de atendimento, incluindo um piloto com a Agility anunciado no ano passado. No entanto, as coisas têm estado quietas desde a conclusão do piloto.
“Estamos ainda aprendendo”, diz Brady sobre a parceria com a Agility. “É lento e constante. ‘P&D’ é a melhor maneira de descrever isso.” A lentidão, ele explica, é um produto de encontrar maneiras de como essa tecnologia poderia se encaixar nos fluxos de trabalho existentes.
“Começamos com o problema que estamos tentando resolver,” diz Brady. “Quando você tem um pedaço de tecnologia e diz, ‘Ei, como posso aplicar isso?’ esse é um caminho perigoso quando você tenta forçar as coisas. O fato é que, em nossos centros de atendimento, temos muitos pisos de concreto bem feitos. As rodas são bastante boas. Mas também temos escadas e terrenos irregulares quando começamos a sair.
Brady confirmou que a parceria ainda está ativa, mas não tinha mais informações para compartilhar com o TechCrunch.
Uma parceria que se tornou muito mais clara nos últimos meses é a Covariant, uma empresa derivada da UC Berkeley. Em agosto, a Amazon anunciou que havia contratado os fundadores da startup, Pieter Abbeel, Peter Chen e Rocky Duan, juntamente com cerca de 25% de seus funcionários. O movimento é uma tentativa de expandir o papel dos modelos fundamentais no ambiente industrial.
A Amazon observa, por exemplo, que seu braço robótico, Sparrow, “pode agora lidar com mais de 200 milhões de produtos únicos de todos os diferentes formatos, tamanhos e pesos.” Mas sempre há casos de borda. Lidar com isso dependerá tanto de funcionários humanos quanto de sistemas de IA melhor treinados. A Covariant, que opera nesses tipos de conjuntos de dados massivos para aprimorar coisas como a seleção e o posicionamento do produto, desempenhará um papel fundamental.
“Estamos em funcionamento e começando a trabalhar em alguns problemas realmente substanciais e muito aplicados para o aprendizado de máquina,” diz Brady sobre o acordo.