Robôs humanóides podem ser capaz de correr, dançae ocasionalmente chutar pessoasmas para se tornar verdadeiramente humanos, eles precisarão aprender a realizar todo tipo de tarefas domésticas no trabalho.
Flexion Robotics, uma startup suíça fundada por ex-Nvidia pesquisadores de robótica, acha que tem a solução. A empresa desenvolveu uma forma de treinar robôs para realizar tarefas complexas que envolvem habilidades simples como abrir portas, subir escadas e carregar caixas. A chave é ensinar aos robôs habilidades individuais em simulação e, em seguida, fazer com que um algoritmo mestre de IA determine como usá-los.
A maioria dos vídeos de demonstração mostra humanóides que foram treinados para realizar uma tarefa específica, como dobrar camisas ou carregar prateleiras. Normalmente, isso é feito por meio de teleoperação – uma pessoa nos bastidores que controla os movimentos do robô. Mas esta abordagem não funciona de forma confiável quando o robô é colocado em ambientes desconhecidos. A Flexion diz que seu sistema é diferente – e mais eficiente – porque treina seus robôs em simulação e com instrução humana limitada.
O vídeo abaixo mostra o software em ação: Um robô humanóide Unitree modificado opera de forma autônoma após receber o seguinte comando: “Um pacote com lanches foi entregue para Flexion. Recupere-o pelas escadas e suba pelo elevador. Em seguida, desempacote-o e coloque os itens na gaveta vazia da prateleira da área de lanches.”
Cortesia de Flexão
A abordagem do Flexion funciona combinando diferentes sistemas de IA.
O principal modelo de IA descobre como realizar suas tarefas digerindo vídeos de humanos fazendo coisas diferentes. O software então combina as habilidades aprendidas – adquiridas na simulação – com os vídeos e executa essas tarefas no mundo real. Para chegar à sala de correspondência de um escritório, por exemplo, o modelo pode ter aprendido que precisa abrir certas portas e usar o elevador. O sistema também controla os motores do robô, permitindo-lhe andar, mover os membros e manter o equilíbrio.
De acordo com Nikita Rudin, cofundadora e CEO da Flexion e ex-cientista pesquisadora de robótica da Nvidia, o “ingrediente secreto” do software é o uso extensivo de aprendizagem por reforço, que treina computadores para dominar tarefas por meio de tentativa e erro. Cada camada do software, desde o modelo mestre de IA até a simulação e o controle do motor, usa essa abordagem.
Cortesia de Flexão
