Técnicas Revolucionárias de Treino de Cães Permitem Robôs Dominar Novas Habilidades Rapidamente

Com uma técnica de treino comumente usada para ensinar cães a sentar e ficar, cientistas de computação mostraram a um robô como ensinar a si próprio vários novos truques incluindo empilhar blocos. Com o método, o robô (chamado Spot) foi capaz de aprender em dias o que tipicamente leva um mês. Ao usar reforço positivo — uma abordagem familiar a qualquer um que tenha usado guloseimas para mudar comportamento de um cão — a equipa melhorou dramaticamente as habilidades do robô e fê-lo rapidamente o suficiente para tornar treino de robôs para trabalho real uma empresa mais viável.

Ao contrário de humanos e animais que nascem com cérebros altamente intuitivos, computadores são lousas em branco e devem aprender tudo do zero. Mas verdadeiro aprendizado é frequentemente conseguido com tentativa e erro e roboticistas ainda estão a descobrir como robôs podem aprender eficientemente dos seus erros. A equipa conseguiu isso ao criar um sistema de recompensa que funciona para um robô da forma que guloseimas funcionam para um cão. Onde um cão pode ganhar um biscoito por trabalho bem feito, o robô ganhava pontos numéricos.

Para empilhar blocos, o robô Spot precisava de aprender como focar em ações construtivas. À medida que o robô explorava os blocos, aprendeu rapidamente que comportamentos corretos para empilhar ganhavam pontos altos mas incorretos ganhavam nada. Spot ganhava o máximo ao colocar o último bloco no topo de uma pilha de quatro blocos.

A tática de treino não só funcionou mas também levou apenas dias para ensinar o robô o que costumava levar semanas. A equipa conseguiu reduzir tempo de prática ao primeiro treinar um robô simulado, que é muito como um videojogo, depois correr testes com Spot. O robô aprende rapidamente o comportamento certo para obter a melhor recompensa. De facto, o que costumava levar um mês de prática para o robô atingir 100% precisão foi feito em dois dias.

Reforço positivo não só funcionou para ajudar o robô a ensinar a si próprio a empilhar blocos mas também com o sistema de pontos, o robô aprendeu rapidamente várias outras tarefas — até como jogar um jogo de navegação simulado. A capacidade de aprender com erros em todos os tipos de situações é crítica para desenhar um robô que se possa adaptar a novos ambientes.

A equipa imagina que estas descobertas poderiam ajudar a treinar robôs domésticos para lavar roupa e lavar louça — tarefas que poderiam ajudar idosos a viver independentemente. Poderia também ajudar a desenhar carros autónomos melhorados ou realizar montagem de produtos.

Para mais informação, contacte Jill Rosen em This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.; 443-547-8805.