Como fazer os robôs correrem mais rápido? Basta deixar a Inteligência Artificial assumir o controle

A Inteligência Artificial pode ajudar a desenvolver métodos de locomoção não convencionais, mas com certeza muito rápidos. Robôs quadrúpedes estão se tornando uma visão familiar, mas os engenheiros ainda estão trabalhando em todas as capacidades dessas máquinas.

Tecnologia
4 semanas atrás
Como fazer os robôs correrem mais rápido? Basta deixar a Inteligência Artificial assumir o controle

O que são os robôs quadrúpedes com Inteligência Artificial?

Um grupo de pesquisadores do MIT diz que uma maneira de melhorar sua funcionalidade pode ser usar a Inteligência Artificial para ajudar a ensinar os bots (robôs) a andar e correr.

Normalmente, quando os engenheiros estão criando o software que controla o movimento dos robôs com pernas, eles escrevem um conjunto de regras sobre como a máquina deve responder a determinadas situações.

Assim, se os sensores de um robô detectarem X quantidade de força na perna Y, ele responderá ligando o motor para exercer torque Z, e assim por diante. Codificar esses parâmetros é complicado e demorado, mas dá aos pesquisadores um controle preciso e previsível sobre os robôs.

A Inteligência Artificial usa tentativa e erro para desenvolver seu próprio estilo de execução

Uma abordagem alternativa é usar o aprendizado de máquina – especificamente, um método conhecido como aprendizado por reforço que funciona por tentativa e erro.

Isso funciona dando ao seu modelo de Inteligência Artificial um objetivo conhecido como “função de recompensa” (por exemplo, mova-se o mais rápido que puder) e, em seguida, deixe-o solto para descobrir como alcançar esse resultado do zero.

Isso leva muito tempo, mas ajuda se você deixar a Inteligência Artificial experimentar em um ambiente virtual onde você pode acelerar o tempo. É por isso que o aprendizado por reforço, ou RL, é uma maneira popular de desenvolver Inteligência Artificial que joga videogames.

Como os engenheiros do MIT desenvolveram essa técnica?

Essa é a técnica que os engenheiros do MIT usaram, criando um novo software (conhecido como “controlador”) para o quadrúpede de pesquisa da universidade, o Mini Cheetah. Usando o aprendizado por reforço, eles conseguiram atingir uma nova velocidade máxima para o robô de 3,9 m/s, ou aproximadamente 8,7 mph.

A nova marcha de corrida do Mini Cheetah é um pouco desajeitada. Na verdade, parece um cachorrinho lutando para acelerar em um piso de madeira. Mas, de acordo com o estudante de doutorado do MIT, Gabriel Margolis (coautor da pesquisa junto com o pós-doutorando Ge Yan), isso ocorre porque a Inteligência Artificial não está otimizando nada além de velocidade.

Em suas palavras, “a RL encontra uma maneira de correr rápido, mas dada uma função de recompensa sub-especificada, não há razão para preferir uma marcha que seja ‘natural’ ou preferida pelos humanos”.

Ele ainda afirma que o modelo certamente poderia ser instruído a desenvolver uma forma de locomoção mais fluida, mas o objetivo do esforço é otimizar apenas a velocidade nesse momento.

Vantagem de desenvolver software de controle usando Inteligência Artificial

Margolis e Yang dizem que uma grande vantagem de desenvolver software de controle usando Inteligência Artificial é que consome menos tempo do que mexer com toda a física.

“Programar como um robô deve agir em todas as situações possíveis é simplesmente muito difícil. O processo é tedioso porque, se um robô falhar em um terreno específico, um engenheiro humano precisaria identificar a causa da falha e adaptar manualmente o controlador do robô”, afirmou.

Ao usar um simulador, os engenheiros podem colocar o robô em qualquer número de ambientes virtuais – de pavimento sólido a escombros escorregadios – e deixá-lo resolver as coisas por si mesmo.

Um avanço impressionante

O grupo de pesquisadores do MIT diz que seu simulador foi capaz de acelerar 100 dias de cambalhotas, caminhadas e corridas em apenas três horas de tempo real. Com certeza um avanço impressionante.

Algumas empresas que desenvolvem robôs com pernas já estão usando esses tipos de métodos para projetar novos controladores. Outros, porém, como a Boston Dynamics, aparentemente contam com abordagens mais tradicionais, o que faz sentido para eles, dado o interesse da empresa em desenvolver movimentos muito específicos – como os saltos, saltos e cambalhotas vistos em seus vídeos coreografados.

Também existem robôs de pernas mais rápidas por aí. O bot Cheetah da Boston Dynamics atualmente detém o recorde de um quadrúpede, atingindo velocidades de 28,3 mph (45,5 km/h) – mais rápido que Usain Bolt.

No entanto, o Cheetah não é apenas uma máquina muito maior e mais poderosa do que o Mini Cheetah do MIT, mas também alcançou seu recorde de corrida em uma esteira e montado em uma alavanca para estabilidade. Sem essas vantagens, talvez a Inteligência Artificial desse à máquina uma corrida pelo seu dinheiro.

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