Robôs treinam em ambiente virtual para realizar tarefas como humanos

Investigadores do MIT, nos EUA, desenvolveram um novo método de treino para que os robôs possam realizar tarefas simples de maneira mais intuitiva. Eles usaram um ambiente virtual construído num simulador para aprimorar os movimentos e acelerar a solução de problemas por meio de aprendizagem de máquina.

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No PlasticineLab, o robô pode aprender como completar uma série de tarefas que seriam facilmente resolvidas por qualquer criança, mas que para uma máquina requer horas de programação e treino intensivo, como achatar um pedaço de massinha, enrolar uma corda ao redor de um pilar ou usar palitinhos para pegar objetos.

“Programar um conhecimento básico de física no simulador torna o processo de aprendizagem mais eficiente. Isso dá ao robô uma sensação mais intuitiva do mundo real, que está cheio de coisas vivas e objetos deformáveis”, explica o engenheiro Zhiao Huang, principal autor do estudo.

Simulador

Durante os testes, os investigadores treinaram o robô para completar essas tarefas de forma muito mais rápida do que usando algoritmos de aprendizagem baseados em repetição e esforço. Eles incorporaram o conhecimento do mundo físico no ambiente do simulador para ampliar as técnicas de otimização de forma descendente.

Equações físicas básicas foram inseridas no simulador por meio de uma linguagem de programação gráfica conhecida como Taichi. Com o uso de algoritmos de planeamento nesse ambiente virtual, o robô consegue comparar continuamente seu objetivo com o movimento feito até determinado ponto, permitindo correções rápidas e mais eficientes.

“Pode levar milhares de iterações para um robô dominar uma tarefa por meio da técnica de tentativa e erro de aprendizado por reforço, que é comumente usada para treinar robôs em simulação. Nós mostramos que isso pode ser feito muito mais rápido com algum conhecimento de física”, afirma o pesquisador da IBM Chuang Gan, orientador do estudo.

Aprendizagem

Ao construir um ambiente virtual com características físicas do mundo real, os investigadores esperam fazer com que os robôs possam interagir com objetos e materiais que mudam de forma ou de tamanho quando são manipulados. A ideia é que as máquinas consigam realizar essas tarefas sem a necessidade de uma quantidade enorme de dados e instruções exatas.

“Podemos encontrar a solução ideal por meio da propagação reversa, a mesma técnica usada para treinar redes neurais. Esse método dá ao robô o feedback de que ele precisa para atualizar as suas ações e atingir o seu objetivo mais rapidamente em tempo real”, diz o coautor do estudo, Tao Du.

Com essa nova técnica, será possível dar aos robôs do futuro a capacidade de realizar tarefas domésticas, de manipular com precisão um ferro de passar roupas ou colocar espaguete na panela sem causar acidentes. Coisas que as crianças aprendem observando os adultos, sem precisar de algoritmos e de uma maneira muito mais rápida.

Outras Iniciativas

Nos EUA, engenheiros da Universidade Lehigh também treinam robôs para que eles consigam manipular objetos com a mesma habilidade dos seres humanos. Eles utilizam algoritmos de aprendizagem de máquina para ensinar como os androides devem segurar, mover e “sentir” utensílios comuns, como pratos ou copos.

Para conseguir isso, os investigadores criaram módulos adaptáveis que permitem o desenvolvimento de sistemas complexos para que os robôs possam pegar nos objetos num determinado ponto e levá-los até outro lugar. O simulador virtual pode ser adaptado para qualquer situação do dia a dia, facilitando a aplicação em diversas áreas.

O objetivo é fazer com que um robô seja capaz de se adaptar a estímulos variáveis sem precisar da intervenção humana, podendo montar e consertar coisas de maneira eficiente e intuitiva.

Na Coreia do Sul, investigadores do Departamento de Engenharia Robótica do Instituto de Ciência e Tecnologia Daegu Gyeongbuk criaram um novo modelo de mão mecânica para que os robôs consigam manipular objetos macios e pesados sem os deixar cair.

Eles utilizaram materiais mais leves, conectando um pino rígido a uma estrutura conhecida como dobradiça flexural cruzada, feita com duas tiras de metal dispostas em forma de X. Como resultado, os cientistas conseguiram desenvolver um mecanismo mais resistente e com uma sensibilidade muito maior.

A ideia é aplicar o novo modelo de construção em robôs que possam trabalhar ao lado de seres humanos no futuro, em ambientes industriais ou hospitalares que exigem a manipulação de ferramentas de maneira muito mais precisa e objetiva. Em breve, será possível encontrar máquinas por aí sem ficar com medo de um simples aperto de mão.

Fonte: MIT