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Robô aprende a pegar objetos pedindo na internet

O robô que pediu por opiniões na internet sobre como pegar objetos aprendeu a fazer a ação quase tão bem quanto outro que foi de fato treinado para isso.

5 anos atrás

baretthand

Os pesquisadores testaram seus algoritmos em um equipamento comercial padrão.

Algumas coisas são bem difíceis para os robôs fazerem, vocês sabem, coisas como apreciar literatura, escrever música… ou pegar objetos com seus dedos.

Existem muitos elementos importantes no ato de “pegar”. Um robô que precisa pegar ou agarrar precisa primeiro entender coisas sobre as propriedades daquilo que ele pretende segurar, usando quaisquer sensores que ele tiver. Depois, precisa ter diferentes estratégias para objetos com formatos diferentes, decidindo onde colocar os dedos e o quão forte apertar. Muitos robôs já são bastante especializados em pegar e segurar, mas os pesquisadores continuam tentando aperfeiçoar a forma como eles fazem isso.

Uma maneira que os engenheiros encontraram de lidar com isso foi escrever algoritmos que possibilitem que o robô aprenda com a experiência. O robô passa algum tempo no laboratório e através de tentativa e erro tentando executar a ação, acaba aprendendo as regras daqueles movimentos. Os fatos provaram que esse tipo de abordagem funciona bem, mas um time de engenheiros do Oregon decidiram que queriam tentar algo que eles julgaram mais fácil e rápido de ensinar um robô como pegar coisas: fornecer feedback para o robô, dado por pessoas aleatórias na internet.

Eles pagaram usuários da internet para avaliar fotos com possíveis formas de pegar o objeto numa escala de 1 a 5, sobre o quão seguro um determinado tipo de pegada seria. As formas de pegar incluíam 522 formas diferentes de posicionamento dos dedos para nove objetos do cotidiano. Eles também tinham um robô comercial de três dedos tentando diferentes tipos de pegada e avaliando o quão seguras elas seriam.

O robô que aprendeu através da experiência fez um trabalho melhor do que aquele que recebeu as dicas dos internautas, mas foi por pouco. O robô que foi treinado no laboratório recebeu uma pontuação de 0,766 (em uma escala chamada ROC curve), enquanto o robô que recebeu as dicas ficou com 0,659.

É tão legal ver gente pensando fora da caixa, tentando imaginar formas diferentes de fazer coisas já teoricamente dominadas. Acho que muitas inovações começam assim.

Fonte: PS.

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