Não há dúvida de que os robôs desempenharão um papel cada vez mais central em nossas vidas no futuro. Porém, para chegar a um estágio em que possam ser realmente úteis, ainda existem vários desafios a serem superados (incluindo a navegação sem intervenção humana). Sim, estamos em um estágio em que os algoritmos permitem que um robô aprenda a se mover, mas o processo é complicado e requer muita contribuição humana, seja na captura do robô quando ele cai, ou na sua volta para seu espaço de treinamento, se ele se afastar. Porém, novas pesquisas do Google resultaram num algoritmo que podem tornar o processo de aprender a andar dos robôs muito mais direto.
Ajustando com sucesso os algoritmos existentes, os pesquisadores do Google Robotics conseguiram fazer um robô de quatro patas aprender a andar para frente e para trás e virar sozinho em poucas horas. Primeiro, eles acabaram com a modelagem de ambiente. Normalmente, antes que um robô tenha a oportunidade de aprender a andar, os algoritmos são testados em um robô virtual em um ambiente virtual. Embora isso ajude a evitar danos ao robô real, emular coisas como cascalho ou superfícies macias é extremamente demorado e complicado.
Algoritmo do Google permite que robôs aprendam a andar
Os pesquisadores começaram a treinar no mundo real desde o início. Dessa maneira, como o mundo real fornecia variação do ambiente natural, o robô poderia se adaptar mais rapidamente a variantes como etapas e terrenos irregulares. No entanto, a intervenção humana ainda era necessária, com os pesquisadores tendo que lidar com o robô centenas de vezes durante o treinamento. Então eles resolveram esse problema, restringindo o território do robô e fazendo com que ele aprendesse várias manobras ao mesmo tempo. Se o robô chegasse à extremidade de seu território enquanto caminhava para frente, reconheceria sua posição e começaria a andar para trás, assim aprendendo uma nova habilidade e mitigando a intervenção humana.
Com esse sistema, o robô foi capaz de usar tentativa e erro para eventualmente aprender a navegar autonomamente em várias superfícies diferentes. Dessa forma, o experimento eliminou a necessidade de envolvimento humano, o que é um marco significativo para tornar os robôs mais úteis. No entanto, a pesquisa não deixa de ter suas limitações. A configuração atual usa um sistema de captura de movimento aéreo para permitir que o robô identifique sua localização. Isso não é algo que possa ser replicado em qualquer aplicação envolvendo robôs no mundo real. No entanto, os pesquisadores esperam adaptar os novos algoritmos a diferentes tipos de robôs, ou mesmo a múltiplos robôs no mesmo ambiente de aprendizado, criando um corpo de conhecimento e entendimento que ajudará o avanço da robótica em todos os campos.
Fonte: Engadget
