Como Robôs Aprendem a Pendurar Camisetas: O Papel Crucial dos Dados

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Pesquisadora Jasmine Li no Laboratório de Robótica de Cuidado e Interação Humana da Carnegie Mellon. (Imagem: Os pesquisadores)

Com base em sua experiência como voluntária em asilos, a pesquisadora da Carnegie Mellon Jasmine Li decidiu focar sua pesquisa em robótica assistiva que ajuda pessoas com tarefas cotidianas. "Eu me interessava pelo lado da robótica que ajuda pessoas que podem não ser tão familiarizadas com tecnologia," disse ela. "Eu pensava no lado de hardware da robótica, mas acabei fazendo muito mais com coleta de dados e software — o lado algorítmico."

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

Li trabalhou com uma configuração de braço robótico bimanual — dois braços multiarticulados fixados em uma mesa — que pode ser controlado por um humano remotamente, usando um par de joysticks VR, ou operado totalmente autonomamente via rede neural. Ela analisou os comportamentos do robô tanto em simulações quanto em tarefas do mundo real para estudar como robôs falham ao imitar atividades humanas complexas, como pendurar camisas.

"Descobrimos que quando um humano tenta inserir um cabide, a pessoa às vezes faz correções minúsculas, mas tínhamos a teoria de que o robô poderia aprender melhor se corrigíssemos a tarefa em uma escala maior," disse ela. Então, em vez de uma pequena torção ou ajuste, eles guiaram os braços robóticos de volta à posição original antes de tentar pendurar a camisa novamente com mais precisão.

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

A equipe também experimentou o método usando outros testes que encarregavam o robô de embalar um hambúrguer em uma caixa para viagem e vedar uma tampa de recipiente hermético.

"É difícil treinar um robô para completar múltiplas tarefas diferentes, o que chamamos de generalização," disse Li. "Pesquisa em robótica, por enquanto, foca em treinar robôs para tarefas específicas, mas, eventualmente, todos contribuindo para a pesquisa nos ajudarão a chegar lá."

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