Pegar uma caneta com as mãos parece uma tarefa bem simples de ser feita, não? Mas para robôs isso ainda é um barreira que o
Google está tentando quebrar. A empresa de Mountain View está aplicando a
tecnologia de machine learning para ajudar essas máquinas a aprender a agarrar objetos aleatórios.
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A equipe de pesquisa do Google dedicada à essa evolução possui 14 robôs, os quais estão também passando por testes de treinamento para evolução profunda de redes neurais a fim de fazê-los aprender a prever resultados dos seus movimentos com base em comandos da câmera e motor. É basicamente uma coordenação olho-mão.
A equipe de especialistas levou cerca de 3 mil horas de prática antes que os robôs apresentassem um comportamento que pode ser considerado “inteligente”.
“O robô observa sua própria garra e corrige seus movimentos em tempo real. Ele também exibe interessantes movimentos ‘pré-aperto’, como isolar um único objeto de um grupo”, afirmou a equipe. “Todos esses comportamentos de aprendizado surgiram naturalmente e não por meio de programação do sistema.”
De acordo com os pesquisadores, a taxa média de insucesso dos movimentos sem treinamento é de 34% nas 30 primeiras tentativas de agarrar objetos. Depois do treino, esse número cai para 18%.
Confira no vídeo abaixo um desses treinos: