Um aluno do Instituto de Tecnologia da Geórgia (EUA) desenvolveu a estrutura Cascaded Compositional Residual Learning (CCRL), mecanismo de aprendizado que permite aos robôs quadrúpedes executar tarefas cada vez mais complexas sem precisar reaprender os movimentos.
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O avanço da CCRL acontece de forma similar ao aprendizado humano e a tecnologia é equipada com tipo de biblioteca artificial, fazendo com que o robô se recorde dos movimentos aprendidos de forma gradativa – desde os movimentos mais básicos até as atividades mais complexas.
A criação de Kumar e a navegação interativa
De acordo com o Tech Xplore, o maior desafio da navegação interativa ainda é fazer com que os robôs alcancem um objetivo após enfrentar obstáculos pelo percurso. Kumar aponta que a solução está nas articulações e fazer com que o robô saiba sobre elas.
“Leva mais tempo para treinar à medida que você adiciona mais habilidades, porque agora a política também precisa descobrir como incorporar todas essas habilidades em diferentes situações”, disse Kumar. “Mas, teoricamente, você pode continuar adicionando mais habilidades indefinidamente, desde que tenha um computador poderoso o suficiente para executar as políticas.”
Segundo o aluno, o CCRL poderá ser usado em robôs assistentes para tarefas domésticas, ou, até mesmo, como cão-guia para pessoas com deficiência visual.
Se você tem obstáculos na frente de alguém com deficiência visual, o robô pode simplesmente remover os obstáculos enquanto a pessoa está andando, abrir a porta para ela e coisas assim.
Niranjan Kumar, aluno do Instituto de Tecnologia da Geórgia e criador do projeto
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Fonte: Olhar Digital
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