Pesquisadores apoiados pelo fundador da montadora de carros elétricos Tesla, Elon Musk, e pelo financista do Vale do Silício Sam Altman encontraram uma nova forma de usar software para ensinar uma mão robótica a executar novas tarefas, uma descoberta que eventualmente pode tornar mais econômico treinar robôs a fazerem coisas que são simples para humanos.
Pesquisadores da OpenAI, um grupo sem fins lucrativos de inteligência artificial fundado em 2015, afirmou nesta segunda-feira (30) que ensinaram uma mão robótica a rotacionar um bloco multicolorido até que o lado desejado do bloco ficasse com a face para cima.
A tarefa é simples. Como a mão robô conseguiu executá-la é o que marca o avanço: todo o aprendizado ocorreu em uma simulação de software e então o aprendizado foi transferido para o mundo físico com relativa facilidade.
Isso resolve um desafio para mãos robóticas, que se parecem com o punho de um robô do filme de ficção da década de 1980 "Exterminador do Futuro". As mãos estão comercialmente disponíveis há anos, mas é difícil para engenheiros programá-las. Engenheiros podem escrever códigos específicos para cada tarefa, o que consome muito tempo de programação. Ou os robôs podem ser equipados com software que permite a eles "aprender" por meio de treinamento físico.
Mas o treinamento físico leva meses ou anos e tem seus próprios problemas. Por exemplo, se uma mão robótica deixar cair o que estiver segurando, um humano tem que pegar e colocar de volta na mão.
Os pesquisadores conseguiram cortar estes anos de treinamento físico e distribuí-los por múltiplos computadores que executam uma simulação que pode acelerar o treinamento em horas ou dias, sem ajuda humana.
Ken Goldberg, professor de robótica na Universidade de Berkley, na Califórnia, que não está envolvido com a pesquisa da OpenAI mas a avaliou, afirmou que o trabalho divulgado nesta segunda-feira "é um importante resultado" no objetivo de treinar a mão robô.
"Esta é a beleza de se ter muitos computadores trabalhando nisso", disse Goldberg. "Não precisamos de qualquer robô. Precisamos apenas de muita simulação."
Um dos avanços importantes da pesquisa da OpenAI foi a transferência do software de aprendizado da mão para o mundo físico, superando o que os pesquisadores do projeto chamaram de "distância da realidade" entre a simulação e as tarefas físicas. Os pesquisadores injetaram ruído aleatório à simulação, tornando o mundo virtual da mão robótica confuso o suficiente para ser surpreendida pelo inesperado no mundo físico.
"Agora estamos buscando mais tarefas complicadas para realizar", disse Lilian Weng, membro da equipe técnica da OpenAI que trabalhou na pesquisa.
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