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Robôs estão sendo treinados para realizar tarefas como os humanos

Pesquisadores acabaram de criar um novo método de treinamento que acelera o aprendizado dos robôs para que eles possam realizar tarefas simples de um jeito mais intuitivo

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Quem aqui nunca assistiu um daqueles filmes de ficção científica onde os androides desenvolvem uma inteligência superior à da raça humana? É provável que isso esteja mais perto do que você imagina. Pesquisadores do MIT, nos Estados Unidos, acabaram de criar um novo método de treinamento que acelera o aprendizado dos robôs para que eles possam realizar tarefas simples de um jeito mais intuitivo. Os pesquisadores utilizaram um ambiente virtual que foi desenvolvido em um simulador para melhorar os movimentos e agilizar as soluções de problemas através de aprendizagem de máquina.

O projeto vem sendo desenvolvido no PlasticineLab, onde as máquinas podem praticar uma série de tarefas que seriam realizadas facilmente por qualquer criança, mas que para um robô seriam necessárias horas de treinamento extensivo e programação avançada. Alguns exemplos dos exercícios que são praticados é o de achatar um pedaço de massa de modelar, enrolar uma corda ao redor de uma estrutura ou utilizar palitos para pegar objetos. De acordo com o principal autor do estudo, o engenheiro Zhiao Huang, “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”.

Durante os exercícios feitos, os pesquisadores treinaram o robô para terminar as tarefas de maneira mais rápida e eficiente do que utilizando algoritmos de aprendizagem que são baseados em repetição e esforço. Para tal, eles tiveram que incorporar o conhecimento do mundo real ao ambiente virtual criado pelo simulador. Eles também precisaram inserir equações físicas básicas no simulador através de uma linguagem de programação gráfica, que é conhecida como Taichi. Dessa forma, com os algoritmos presentes nesse ambiente virtual, o robô é capaz de calcular e comparar constantemente o seu objetivo final com o movimento que precisa ser realizado, fazendo ajustes mais rápidos e 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”, afirmou Chuang Gan, orientador do estudo. Esses progressos no desenvolvimento da Inteligência Artificial (I.A) não são vistos somente no campo da robótica, já que eles atualmente têm se espalhado por diversos setores, desde os chatbots, assistentes pessoais e mecanismos de segurança, aos novos cassinos online, que utilizam a ferramenta para traçar o perfil do usuário e assim oferecer os melhores bônus e promoções de acordo com as preferências do jogador.

Instrução

Quando criaram o ambiente virtual com várias características do mundo real, os pesquisadores tinham o intuito de fazer com que as máquinas interagissem com materiais e objetos que são maleáveis. Assim sendo, os robôs poderiam executar as tarefas sem que instruções exatas fossem dadas, poupando uma quantidade enorme de dados. Para Tao Du, coautor do estudo, ao longo da pesquisa eles podem encontrar uma solução ideal por meio de programação reversa, que é o mesmo método utilizado para treinar redes neurais. Com essa técnica, as máquinas informariam quais atualizações elas precisam para que suas ações atinjam um objetivo, tudo isso em tempo real.

Ademais, com o aperfeiçoamento dessa técnica, no futuro será possível dar aos andróides a capacidade de até mesmo realizar tarefas domésticas, como manejar um ferro de passar roupas ou cozinhar um espaguete, sem causar algum tipo de acidente. Coisas simples, que as crianças costumam aprender ao observar os adultos, mas com as máquinas isso ocorreria de maneira mais rápida e sem a necessidade de algoritmos.

Além do estudo feito pelos pesquisadores do MIT, engenheiros da Universidade de Lehigh, nos EUA, também puseram em prática um projeto semelhante. Porém, eles utilizam algoritmos de aprendizagem de máquinas para instruir os androides a realizarem atividades humanas, como se mover ou “sentir” utensílios comuns, a exemplo de pratos e copos.


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