A maioria dos robots é treinada para fazer uma variedade de tarefas através de simulações computorizadas. Mas será que um cão robot é capaz de aprender a andar sozinho sem ajuda de simulações? Uma nova investigação prova que sim.  

Uma equipa de investigadores da Universidade da Califórnia em Berkeley recorreu a uma técnica chamada aprendizagem por reforço, baseada em algoritmos, para conseguir que um cão robot aprendesse a andar por si próprio em apenas uma hora.

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Como explicam os especialistas, o algoritmo utilizado, que toma o nome “Dreamer”, recorre a experiências passadas para criar um modelo do mundo real, dando aos robots que o utilizam a possibilidade de aprenderem por si próprios a realizar determinadas atividades e de preverem possíveis resultados para das mesmas.

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Além do cão robot, a equipa utilizou o mesmo algoritmo em outros autómatos, para verificar se também conseguiam aprender a realizar tarefas sozinhos. Através do “Dreamer” dois pares de braços robóticos ganharam a capacidade para apanhar objetos e coloca-los em diferentes locais e um veículo robótico aprendeu a navegar tendo por base imagens do mundo em seu redor.

Em declarações ao website MIT Techonolgy Review, Danijar Hafner, investigador que participou no estudo, explica que, embora as simulações possam ser úteis, “nunca serão tão exatas quanto o mundo real”.

Além de existem certos aspetos da realidade em nosso redor que acabam por estar em falta nos sistemas desenvolvidos, o investigador realça que o processo de adaptação de um robot treinado com simulações computorizadas ao mundo real requer muito mais trabalho.

Olhando para o futuro, Danijar Hafner indica que a equipa gostaria de fazer com que o robot compreendesse ordens dadas por humanos. Dar-lhe visão através de câmaras também está nos planos para o futuro do projeto.

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