Uma equipa de investigadores da Universidade da Califórnia em Berkeley desenvolveram um sistema de controlo para robots humanoides que usa técnicas de inteligência artificial para fazer com que os autómatos aprendam a navegar pelo mundo por si próprios.
Num novo estudo, os investigadores explicam que os robots humanoides que podem operar de forma autónoma têm potencial para ajudar a mitigar questões como a falta de mão de obra em fábricas, ou para cuidar de humanos.
Os sistemas de controlo tipicamente utilizados têm demonstrado resultados positivos em múltiplos cenários. No entanto, não podem ser implementados de forma generalizada e há desafios na adaptação a novos ambientes.
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A solução desenvolvida pelos investigadores promete fazer face a esses desafios. O sistema foi treinado com recurso a simulações computadorizadas, em centenas de domínios e milhões de cenários.
No centro do sistema está o que os investigadores descrevem como um transformador causal. O modelo de deep learning processa as percepções, observações e ações realizadas ao longo do tempo, aprendendo a partir dessas sequências e permitindo fazer previsões quanto ao comportamento do robot.
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Para colocarem o sistema à prova no mundo real, os investigadores utilizaram um robot Digit, da Agility Robotics. Nos testes foi possível verificar que o robot conseguiu navegar por uma variedade de cenários e superfícies, mesmo sem uma “rede de segurança”.
A equipa afirma que, ao longo de uma semana de testes feitos ao ar livre, não foram observadas quedas. A resiliência do robot também foi desafiada com obstáculos e empurrões. Perante os resultados obtidos durante os testes, os investigadores acreditam que o sistema desenvolvido poderá ajudar a desenvolver melhores abordagens para o controlo de robots humanoides.
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