Cientistas treinam robôs para aprenderem tarefas muito úteis sozinhos

A proposta do estudo é aprimorar as habilidades de locomoção e manipulação em modelos robóticos para aumentar sua eficiência e produtividade em diferentes ambientes. De acordo com os pesquisadores, a necessidade de menor intervenção no funcionamento dos robôs tende a beneficiar diversos ramos da indústria, desde a logística até a saúde. Além disso, aumenta a possibilidade de aplicação da tecnologia em locais e situações menos previsíveis ou em que a presença humana não seja segura.

🔎 Cães-robôs da Boston Dynamics vão trabalhar na usina de Itaipu; entenda

📝 Aspirador de pó robô limpa mesmo? Comente no Fórum do TechTudo

Para a aplicação do sistema são necessárias três etapas. Primeiro, o usuário define o cenário em que o modelo robótico será inserido, bem como a ação a ser desempenhada. Depois, o sistema desenvolvido define uma rota de atividade. Por último, o próprio sistema refina essa rota para torná-la mais viável e eficiente.

Segundo os pesquisadores, com a descrição detalhada do robô, dos objetos ao redor e das tarefas que serão desempenhadas, o sistema é capaz de definir como a máquina deve se mover, que forças exercer e que membros utilizar. Ainda é possível definir quando e onde o robô deve exercer ou romper contato com o objeto da interação.

Além disso, o sistema desenvolvido é dividido em duas categorias, uma responsável por tarefas de interação, como abrir uma porta, e outra por ações como locomoção do robô ao redor de objetos. A equipe responsável afirma que o sistema pode ser adaptado para diferentes formatos de máquinas, mas, para maior simplicidade, foi utilizado o robô quadrúpede ANYmal, da startup ANYbotics, também nascida na ETH Zurich. Os cientistas acreditam que o trabalho pode ser um ponto de avanço no desenvolvimento de robôs de locomoção e manipulação completamente autônomos.

Com informações de TechCrunch, ETH Zurich e GVS

3 rotinas de casas conectadas que você deveria testar