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Como a aprendizagem por reforço pode um dia transformar a operação do seu robô industrial


Na vanguarda da tecnologia robótica, vários pesquisadores e startups estão se esforçando agressivamente para alcançar um nível mais alto de inteligência no uso de robôs industriais. Os robôs industriais de hoje, mesmo aqueles aprimorados com sistemas de visão robótica, são rígidos e inflexíveis em comparação com o que está no horizonte.

Os avanços na aprendizagem por reforço (RL) estão entre as formas mais promissoras e práticas de inteligência robótica até hoje. Um dia, os robôs habilitados para RL podem transformar a maneira como sua organização aborda a automação.

O que é Aprendizado por Reforço para Robôs e como Funciona?


RL é um tipo de programação robótica que permite aos robôs aprenderem comportamentos baseados em interações repetidas com o ambiente ao seu redor. Os operadores de robôs programam um robô com uma especificação do que fazer em vez de como fazê-lo. Apresentando uma série de recompensas, o robô aprende a concluir uma tarefa com uma pré-programação menos rígida e um comportamento mais adaptável.

Existem duas formas de algoritmos RL:pesquisa de política e métodos baseados em função de valor. No passado, os robôs aprendem um mapeamento direto de estados explícitos para ações e, no último, o robô aprende uma estrutura intermediária que avalia o valor de um estado e age com base nesse valor. De qualquer forma, os dois tipos de RL para robôs oferecem um método mais avançado de aprendizado de novas tarefas.

Os benefícios do aprendizado por reforço para robôs industriais


Existem muitos benefícios potenciais na implementação de RL em robôs industriais. Em primeiro lugar, essa técnica de aprendizado permite que os robôs executem tarefas muito mais complexas. Em comparação, os robôs de hoje seguem um caminho predefinido próximo com algum espaço para responder às variáveis, enquanto os robôs industriais do futuro com recursos de RL serão muito mais flexíveis no que podem fazer.

Esses tipos de robôs podem operar em ambientes dinâmicos, mesmo aqueles que eles nunca viram antes, e aprender rapidamente as melhores maneiras de completar uma tarefa. Este nível de flexibilidade expande drasticamente as aplicações para robôs industriais, mas também reduz significativamente os requisitos de programação e intervenção do operador, ajudando a melhorar a produtividade.

Embora RL para robôs industriais possa não ser comercialmente viável hoje, é aconselhável ficar de olho no que vem por aí e este método de aprendizagem de robôs pode revolucionar a robótica industrial mais cedo ou mais tarde.

Para continuar lendo sobre robôs industriais e a próxima onda de tecnologia de automação, aprenda sobre o conjunto de soluções de manufatura conectadas da Genesis Systems para a Indústria 4.0.

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