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Facebook cria inteligência artificial que ensina robôs a andarem em locais desconhecidos

Modelo ajuda máquinas a se adaptarem a superfícies como areia, lama, rochas e óleo. Pesquisadores afirmam que solução poderia ser usada em operações de busca,

Por Redação em 13/07/2021 às 20:17:42
Modelo ajuda máquinas a se adaptarem a superfícies como areia, lama, rochas e óleo. Pesquisadores afirmam que solução poderia ser usada em operações de busca, especialmente em áreas pouco acessíveis para seres humanos. VÍDEO: Facebook cria inteligência artificial para robôs andarem em locais desconhecidos

O Facebook criou um modelo de inteligência artificial (IA) para fazer robôs se adaptarem a diferentes superfícies, incluindo as que eles nunca pisaram antes.

A ideia é fazer as máquinas se adequarem a superfícies com areia, lama, rochas e óleo, por exemplo. Além disso, os dispositivos devem ser capazes de transportar pequenas cargas.

Para isso, a empresa criou um modelo batizado de Automação Rápida de Motor (RMA, na sigla em inglês). Ele foi criado para ajudar os robôs a realizarem ajustes no trajeto em uma fração de segundo.

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O modelo foi criado por pesquisadores de inteligência artificial do Facebook, da Universidade da Califórnia em Berkeley e da Escola de Ciência da Computação da Universidade Carnegie Mellon.

"Até agora, os robôs com pernas foram totalmente codificados à mão para os ambientes que habitarão ou ensinados a navegar em seus ambientes por meio de uma combinação de programação manual e técnicas de aprendizagem", afirmaram.

"O RMA é o primeiro sistema totalmente baseado em aprendizagem que permite que um robô com pernas se adapte ao seu ambiente a partir do zero, explorando e interagindo com o mundo".

Segundo eles, o método de aprendizagem tem o potencial de funcionar com um hardware mais barato e impreciso, o que tornaria as máquinas mais acessíveis.

Os pesquisadores indicam ainda que o modelo pode fazer os robôs serem usados, por exemplo, no apoio em operações de busca e resgate, particularmente em áreas muito perigosas ou pouco acessíveis para seres humanos.

Robô com Automação Rápida de Motor (RMA).

Divulgação/Facebook

Nos testes, o robô com o modelo de inteligência artificial conseguiu concluir trajetos de areia, lama, trilhas, grama alta e terra em todas as tentativas.

Porém, ele teve mais dificuldade para descer degraus, onde completou o percurso em 70% dos casos, e para passar por áreas com cimento e rochas, onde concluiu 80% das tentativas. O dispositivo também concluiu trajetos em que levava uma carga de 12 quilos, equivalente ao seu peso.

IA do Facebook

De acordo com o Facebook, o RMA depende de dois elementos para ajudar os robôs a se adaptarem às diferentes situações.

Um deles é o que foi chamado de "política base", que é aprendida em uma etapa de simulação por meio da técnica de aprendizagem de reforço.

Em outras palavras, os pesquisadores selecionam dados sobre cenários variados, como o atrito que o robô vai enfrentar com o solo e o tipo de carga que ele precisará carregar.

Na simulação, também são estabelecidas outras variáveis externas, como a inclinação do terreno. A ideia é fazer o robô aprender controles que ele deve ter em cada situação.

Pesquisadores indicam que IA poderia ajudar robôs em operações de busca e resgate.

Divulgação/Facebook

Mas, como não é possível saber todas as variáveis do mundo real, o robô é treinado para coletar dados sobre seus movimentos anteriores.

Isso inclui obstruções nas pernas do dispositivo, que dá indícios de que elas tocaram o solo. A partir desse registro, ele consegue saber a altura do local em que está pisando, por exemplo.

Ainda durante a simulação, quando o robô identifica todas as variáveis, entra em ação o segundo elemento. A máquina conta com o que é chamado de módulo de adaptação para antecipar os fatores externos a partir de registros recentes.

É o trabalho em conjunto da "política base" e do módulo de adaptação que permitem ao robô continuar seu trajeto mesmo em superfícies irregulares.

Os pesquisadores afirmam que o modelo ideal para testes é a simulação, onde os robôs não podem ser danificados. No entanto, eles admitem que o mundo real apresenta características que não são facilmente testadas, como aponta o vídeo.

"Como sua habilidade é baseada inteiramente no que encontra, um robô habilitado para RMA pode se ajustar a situações que os programadores nunca consideraram", disseram.

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Fonte: G1

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