Como os robôs aprendem a pendurar camisetas:o papel crucial dos dados

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A pesquisadora Jasmine Li no Laboratório de Cuidados Robóticos e Interação Humana da Carnegie Mellon. (Imagem:Os pesquisadores)
Com base na sua experiência como voluntária em lares de idosos, a pesquisadora da Carnegie Mellon, Jasmine Li, decidiu concentrar sua pesquisa na robótica assistencial que ajuda as pessoas nas tarefas diárias. “Eu estava interessada no lado da robótica que ajuda pessoas que talvez não estejam tão familiarizadas com a tecnologia”, disse ela. “Eu estava pensando no lado do hardware da robótica, mas acabei fazendo muito mais com a coleta de dados e o software – o lado algorítmico.”

Para seu projeto, ela trabalhou com Ph.D. o estudante Zheyuan Hu no Laboratório de Cuidado Robótico e Interação Humana liderado pelo professor assistente Zackory Erickson.

Li trabalhou com uma configuração de braço robótico bimanual – dois braços multiarticulares presos a uma mesa – que pode ser controlado remotamente por um humano, usando um par de joysticks VR, ou operado de forma totalmente autônoma por meio de uma rede neural. Ela analisou o comportamento do robô tanto em simulações quanto em tarefas do mundo real, a fim de estudar como os robôs falham ao imitar atividades humanas complexas, como pendurar camisas.

“Descobrimos que quando um ser humano tenta inserir um cabide, a pessoa às vezes faz pequenas correções, mas tínhamos uma teoria de que o robô poderia aprender melhor se corrigissemos a tarefa em maior escala”, disse ela. Assim, em vez de uma pequena torção ou ajuste, eles guiaram os braços robóticos para retornarem à sua posição original antes de tentarem pendurar a camisa novamente com mais precisão.

Usando o novo método de coleta de dados, o treinamento do robô tornou-se mais eficiente, coletando mais dados e melhorando o desempenho com menos iterações de ensino humano, disse Li.

A equipe também experimentou o método usando outros testes que encarregaram o robô de embalar um hambúrguer em uma caixa de comida e selar a tampa hermética do recipiente.

“É difícil treinar um robô para ser capaz de realizar múltiplas tarefas diferentes, o que chamamos de generalização”, disse Li. “A pesquisa em robótica, por enquanto, concentra-se no treinamento de robôs para tarefas específicas, mas, eventualmente, todos que contribuirem para a pesquisa nos ajudarão a chegar lá.”

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