Pesquisadores do Georgia Tech propuseram um método que treina um controlador de corpo inteiro para robôs humanoides de forma mais rápida e menos dispendiosa. O sistema foi testado em várias superfícies presentes no campus, incluindo areia, grama encharcada, cascalho, declives, escadas e terreno plano. Feiyang Wu, doutorando em aprendizado de máquina, liderou a criação do controlador.
A equipe reavaliou a técnica de ensino entre professor e aluno no aprendizado por reforço. Identificaram que o treinamento sequencial do professor e do aluno é lento e pode perder informações úteis, além de exigir muitas horas de computação em GPUs. A solução foi treinar professor e aluno ao mesmo tempo, permitindo que ambos aprendam e troquem dados.
Após o treinamento em simulação, o controlador foi implantado em um humanoide físico no laboratório de Ye Zhao. O robô andou com estabilidade e reagiu a empurrões e puxões. A estrutura "Learn to Teach" é genérica e pode servir para outros robôs e tarefas. O trabalho contou com apoio de agências de pesquisa dos EUA.
Palavras difíceis
- controlador — programa que governa movimentos do robô
- humanoide — robô com forma parecida ao corpo humanohumanoides
- aprendizado por reforço — método de ensinar agentes por tentativa e erro
- reavaliar — avaliar outra vez com atenção ou críticareavaliou
- simulação — experiência feita em ambiente virtual ou modelo
- implantar — colocar em uso ou aplicar numa situação realimplantado
- estabilidade — capacidade de manter equilíbrio e não cair
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Você acha importante testar robôs em diferentes superfícies? Por quê?
- Quais vantagens vê em treinar professor e aluno ao mesmo tempo, comparado ao treinamento sequencial?
- De que forma uma estrutura genérica como “Learn to Teach” poderia ajudar em outras tarefas de robótica?
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