Treinar um robot não é uma tarefa fácil, mas a inteligência artificial pode ajudar a agilizar o processo, através de métodos como o da aprendizagem por reforço. Seguindo outros estudos realizados nesta área, uma equipa de investigadores usou este método para fazer com que o robot recordista Cassie aprendesse novos truques por si próprio.
Recorde-se que o robot Cassie já tinha demonstrado que era capaz de percorrer uma maratona de cinco quilómetros em 2022, conseguiu percorrer uma distância de 100 metros em apenas 24,73 segundos, sendo este um feito reconhecido pelo Guinness World Records.
Os investigadores, que publicaram as suas conclusões num novo estudo, explicam que, com o método da aprendizagem por reforço, o robot Cassie aprendeu a percorrer distâncias de 400 metros numa variedade de superfícies e a saltar a diferentes alturas e distâncias.
Veja o vídeo
De acordo com a equipa, o robot foi treinado com recurso a uma simulação. Numa primeira fase, a rede neural usada para controlar o robot foi treinada para realizar um conjunto de tarefas simples, imitando os exemplos que lhe eram apresentados.
A partir daí, os investigadores foram apresentando novos comandos ao modelo, com tarefas que permitiam fazer uso das competências aprendidas anteriormente. Mais tarde, a equipa recorreu a outra técnica que permite que o robot se consiga adaptar mais rapidamente a tarefas ou situações inesperadas.
Em declarações ao website MIT Technology Review, os investigadores indicam que, num futuro próximo, tencionam avaliar como este método pode ser utilizado para treinar outros tipos de robots, incluindo autómatos equipados com câmaras.
Pergunta do Dia
Em destaque
-
Multimédia
Missão Ariel da ESA quer explorar 1.000 exoplanetas e Portugal ajuda com engenharia e ciência -
App do dia
Wayther: uma nova app de previsões meteorológicas detalhadas para otimizar viagens -
Site do dia
Tetr.io é uma versão competitiva de Tetris e os adversários não dão tréguas -
How to TEK
Farto de reagir no WhatsApp com emojis? Crie os seus próprios stickers
Comentários