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Um robô craque em Jenga mostra uma nova aplicação de IA

Principais destaques:
– Um robô aprendeu a jogar um jogo que requer habilidades como o tato e a visão;
– A máquina aprendeu a jogar Jenga na base da tentativa e erro (e não com o machine learning “tradicional”);
– Para isso ser possível, pesquisadores do MIT criaram um algoritmo e dotaram o robô com uma câmera e um sensor de força;
– Tecnologia pode ser utilizada em linhas de montagem, no cuidado com idosos e na triagem de material reciclável.

Um robô conseguiria vencer um humano em uma partida de Jenga (aquele jogo de movimentar blocos de madeira sem derrubar a torre formada por eles)? É uma pergunta que cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) poderão em breve responder. Eles criaram um protótipo que foi capaz de aprender em tempo real a melhor jogada para retirar e colocar os blocos do jogo.

Diferentemente de jogos cognitivos como o xadrez ― mais amigáveis para as máquinas―, o jogo de Jenga “exige domínio de habilidades físicas, como empurrar, puxar, posicionar e alinhar peças”, comentou o professor Alberto Rodriguez, um dos responsáveis pelo projeto, para o jornal The Guardian.

O que o projeto trouxe de novidade foi a possibilidade de a máquina aprender, na base da tentativa e erro, os movimentos necessários para cumprir o desafio de retirar e colocar os blocos de madeira na torre sem tentar derrubá-la. E com uma quantidade de dados consideravelmente pequena.

Como isso foi possível?

Para ensinar o robô a movimentar os blocos, ao invés de usar machine learning — que poderia exigir o uso de milhares de dados sobre as tentativas de retirar os blocos —, os engenheiros do MIT criaram um algoritmo para replicar no robô habilidades mais humanas (como a visão e o tato), necessárias para ir bem no jogo. Para isso, equiparam o robô com um braço industrial com sensor de força e uma câmera para que ele pudesse interagir com a torre de blocos de madeira e identificar, por exemplo, qual peça estava mais fácil de ser retirada.

Foram necessárias apenas 300 tentativas para o robô descobrir que alguns blocos eram mais difíceis de movimentar do que outros.

Qual pode ser a aplicação desta tecnologia?

A possibilidade de ensinar uma máquina a realizar tarefas com um menor número de dados e de maneira mais rápida (em outras palavras de uma maneira mais eficiente) não está restrita a um simples jogo de blocos de madeiras.

Segundo a CNN, os pesquisadores enxergam que esta nova habilidade pode ser usada, por exemplo, na separação de materiais recicláveis nos aterros sanitários, na linha de montagem de bens de consumo (como telefones celulares) e também no cuidado de pessoas que tenham alguma limitação física para realizar tarefas diárias, como abrir uma garrafa.

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