O universo de robótica pode mudar vidas!

A essa altura, você já deve ter visto muitas mãos robóticas por aí, mas dificilmente se deparou com uma com tamanha destreza quanto a desenvolvida pela empresa OpenAI. Os especialistas da companhia desenvolveram uma mão robótica capaz de manipular objetos com tamanha fluidez que se assemelha bastante aos movimentos de uma mão humana.

O sistema, chamado de Dactyl, é treinado completamente em simulação, levando seus conhecimentos para o mundo real, com técnicas adaptadas para a física do mundo real, algo em que a OpenAI tem trabalho há um ano, segundo uma página da própria empresa.

Segundo a companhia, o Dactyl aprende as coisas do zero usando um algoritmo de aprendizagem por reforço. “Nossos resultados mostram que é possível treinar agentes em simulação e fazê-los resolverem tarefas do mundo real, sem uma modelagem do mundo com precisão física”, escreve a OpenAI.

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O sistema é todo de autoria da OpenAI, mas não a mão em que ele é aplicado. Chamada de Shadow Dexterous Hand, a mão robótica humanoide foi desenvolvida pela Shadow Robot. O Dactyl então foi colocado no dispositivo, tendo como seu propósito manusear objetos como um bloco ou um prisma. O sistema recebe comandos para reposicionar esses objetos de determinadas maneiras, como, por exemplo, deixar uma das faces de um cubo para cima (como você pode ver no gif acima).

Para fazer isso, o sistema acompanha as coordenadas das pontas dos dedos da mão robótica e analisa imagens capturadas por três câmeras RGB comuns. Bem simples, não? Mas isso também é possibilitado pela capacidade da Shadow Dexterous Hand, que dispõe de “24 graus de liberdade, em comparação com os sete graus de um braço robótico comum”.

O treinamento do robô não teve que ser feito tempo real, o que possibilitou aos pesquisadores simular cerca de 100 anos de tentativa e erro em aproximadamente 50 horas. Evidentemente, uma façanha desses exigiu um hardware potente. Mais especificamente, 6.144 CPUs e oito GPUs.

Bastante importante também no sistema é a capacidade dele de manusear qualquer tipo de objeto, contanto que ele caiba na mão robótica. À medida que integramos máquinas em nosso dia a dia, esse aspecto, conhecido como “generalização”, será bastante importante, para que não tenhamos que treinar os robôs para cada situação minimamente diferente.

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