YF, 18/07/2022 - Com TechCrunch
Por Brian Heater
O aprendizado robótico rapidamente se tornou uma das categorias mais vibrantes da automação – e compreensivelmente. Programar um robô tradicionalmente exigia muito conhecimento técnico, mas e se houvesse uma maneira mais simples para não programadores/roboticistas ensinarem esses sistemas a fazer o que queremos?
A imitação e o aprendizado por reforço são dois dos métodos mais populares no momento. O primeiro envolve assumir o controle do robô para ensiná-lo a realizar uma tarefa, enquanto o segundo envolve treinar um sistema em milhões de imagens.
Vários pesquisadores estão explorando um método ainda mais intuitivo que treina efetivamente um sistema observando um humano completar uma tarefa. Uma equipe da Carnegie Mellon University está demonstrando o In-the-Wild Human Imitating Robot Learning, ou WHIRL, um algoritmo que pode treinar um sistema assistindo a um vídeo.
Em suas demonstrações, um braço robótico móvel pronto para uso aprende a completar mais de 20 tarefas domésticas, incluindo abrir e fechar gavetas e eletrodomésticos e tirar o lixo.
“A imitação é uma ótima maneira de aprender”, disse Shikhar Bahl, estudante de doutorado do Robotics Institute, em um comunicado. “Ter os robôs realmente aprendendo observando diretamente os humanos continua sendo um problema não resolvido em campo, mas este trabalho dá um passo significativo para habilitar essa habilidade.”
É fácil ver como um recurso como esse pode ser particularmente útil em um ambiente doméstico, onde os roboticistas antecipam que esses sistemas um dia serão implantados para ajudar proprietários idosos e outras pessoas com capacidade de movimentos (físicos) debilitados.
No caso do WHIRL, não são necessários complementos especiais. O robô simplesmente tenta executar uma determinada tarefa até que seja bem-sucedida, mesmo que demore várias vezes para dominá-la completamente. Como observa a CMU, sua própria abordagem pode não ser idêntica à dos humanos - em vez disso, o sistema procura encontrar o melhor método para concluir a tarefa com base em suas próprias limitações de hardware.
No momento, o sistema é treinado assistindo a vídeos, e a equipe está procurando expandir as coisas para incluir clipes de serviços como o YouTube.
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Fonte:https://finance.yahoo.com/news/teaching-home-robots-learn-watching-230455112.html
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