Informática

Robôs que Aprendem Por Repetição, Não Programação

Uma startup diz que fazer um robô para fazer as coisas deveria estar menos relacionado ao código e mais com treinamento.

  • Terça-feira, 23 de setembro de 2014
  • Por Tom Simonite
  • Tradução por Elisa Matte (Opinno)


Em uma demonstração no palco esta semana, Todd Hylton da Brain Corporation usou gestos para treinar um robô com rodas a vir quando ele acenava para ele.

Eugene Izhikevich acredita que você não deveria ter que escrever código para ensinar robôs novos truques. "Deve ser mais como treinar um cão", diz ele. "Em vez de programar, você mostra que exemplos consistentes do comportamento desejado".

A startup de Izhikevich, Brain Corporation, com sede em São Diego, desenvolveu um sistema operacional para robôs chamados BrainOS para tornar essa abordagem possível. Para ensinar um robô a recolher o lixo, por exemplo, você usaria um controle remoto para guiar repetidamente suas garras para executar essa tarefa. Depois de poucos minutos de repetição, o robô iria tomar a iniciativa e começar a fazer a tarefa sozinho. "Depois que você o treina, ele se torna totalmente autônomo", diz Izhikevich, que é cofundador e CEO da empresa.

Izhikevich diz que a abordagem irá facilitar a produção de robôs de serviço de baixo custo, capazes de tarefas simples. Pragramar robôs para que se comportem de forma inteligente normalmente requer experiência significativa, diz ele, ressaltando que o robô doméstico de maior sucesso hoje é o Roomba, lançado em 2002. O Roomba é pré-programado para executar uma tarefa principal: andar aleatoriamente para cobrir o máximo de um área de chão possível.

Brain Corporation espera ganhar dinheiro fornecendo software para empresários e empresas que querem trazer robôs inteligentes de baixo custo para o mercado. Ainda este ano, a Brain Corporation começará a oferecer uma placa de circuito já pronta com um processador de smartphone e BrainOS instalado a alguns parceiros. A construção de um robô treinável envolveria ligar o "cérebro" a um corpo robótico físico.

O chip presente nessa placa é feito pela empresa de processadores móveis Qualcomm, que é um investidor da Brain Corporation. Na Mobile Developers Conference, em São Francisco na semana passada, um robô com rodas e câmeras alimentado por uma das placas de circuito da Brain Corporation foi treinado ao vivo no palco.

Em uma demonstração, o robô, chamado EyeRover, foi guiado ao longo de uma rota específica em torno de uma cadeira, sofá e outros obstáculos algumas vezes. Em seguida, ele repetiu a rota sozinho. Em uma segunda demonstração, o robô foi ensinado a se aproximar quando uma pessoa fazia um gesto para ele. Uma pessoa manteve uma mão perto das câmeras do robô, para que o EyeRover pudesse vê-la. Uma segunda pessoa, então manobrou o robô para a frente e para trás em sincronia com a mão do treinador. Depois de ser guiado apenas duas vezes pelo ensaio dos movimentos, o robô veio corretamente quando chamado.

Esses exemplos rápidos são pouco sofisticados. Mas Izhikevich diz que um treinamento mais extenso realizado ao longo de dias ou semanas poderia ensinar um robô a executar uma tarefa mais complicada, como arrancar ervas daninhas do solo. A empresa teria de treinar apenas um robô, e poderia, então, copiar seu software para novos robôs com o mesmo design antes de eles serem enviados às prateleiras das lojas.

O software da Brain Corporation é baseado em uma combinação de diferentes técnicas de inteligência artificial. Grande parte da energia vem do uso de redes neurais artificiais, que são inspiradas na forma como as células do cérebro se comunicam, diz Izhikevich. A Brain Corporation já colaborou com a Qualcomm em novos tipos de chip que escrevem redes neurais artificiais em silício (veja “Qualcomm to Build Neuro-Inspired Chips”). Esses chips "neuromórficos", como são conhecidos, são puramente projetos de pesquisa no momento. Mas eles podem, um dia, ser uma maneira mais poderosa e eficiente de rodar software como BrainOS.

A Brain Corporação já experimentou com aprendizagem baseada em reforços, onde um robô começa a tentar aleatoriamente diferentes comportamentos e um treinador o premia com um doce virtual quando ele faz a coisa certa. A abordagem funcionou, mas tinha suas desvantagens. "Os robôs tendem a causar danos a si mesmos quando fazem isso", diz Izhikevich.

Treinar robôs através da demonstração é uma técnica comum em laboratórios de pesquisa, diz Manuela Veloso, professora de robótica da Universidade Carnegie Mellon. Mas a técnica tem demorado pegar no mundo da robótica comercial, diz ela. O único exemplo no mercado é o robô com dois braços Baxter, usado na fabricação de lâmpadas. Ele pode ser treinado para uma nova tarefa na linha de produção por alguém movendo manualmente seus braços para guiá-lo pelos movimentos que precisa realizar (veja “This Robot Could Transform Manufacturing”).

Sonia Chernova, professora assistente na área de robótica do Instituto Politécnico de Worcester, diz que a maioria das outras empresas de robótica industrial estão agora trabalhando para adicionar esse tipo de aprendizagem a seus próprios robôs. Mas ela acrescenta que o treinamento poderia ser complicado para robôs móveis, que normalmente têm de lidar com ambientes mais complexos.

Izhikevich reconhece que o treinamento de um robô via demonstração, enquanto mais rápido do que a programação, produz um comportamento menos previsível. Você não gostaria de usar a técnica para garantir que um carro autônomo seja capaz de detectar pedestres, por exemplo, diz ele. Mas, para muitas tarefas simples, poderia ser aceitável. "Deixar 2 por cento das ervas daninhas ou morangos você deveria ter colhido não é um problema", diz ele. "Você pode colhe-los amanhã".

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