Robô de Inteligência artificial pode explorar de forma autônoma ambientes do mundo real
Pesquisadores da Carnegie Mellon University, nos Estados Unidos, criaram o ALAN, um agente robótico de inteligência artificial (IA) capaz de explorar ambientes desconhecidos de forma autônoma . Este robô é capaz de concluir com sucesso tarefas do mundo real após realizar alguns testes de exploração, relataram cientistas na quinta-feira.
Na última década, os especialistas em robótica desenvolveram vários sistemas avançados que ainda requerem supervisão humana, mas a ALAN pode executar tarefas do mundo real com pouco tempo de treinamento e interação.
O experimento foi realizado em dois cenários distintos de cozinhas com utensílios de brinquedo. O robô foi capaz de aprender a manipular os objetos fazendo apenas cerca de cem trajetórias para eles.
“Estávamos interessados em construir uma IA que aprende definindo seus próprios objetivos”, disse Russel Mendonça, um dos pesquisadores que realizou a conquista, ao portal Tech Xplore. “Ao não depender de humanos para supervisão ou orientação, esses agentes podem continuar aprendendo em novos cenários, movidos por sua própria curiosidade . Isso permitiria uma generalização contínua para diferentes domínios e a descoberta de comportamentos cada vez mais complexos”, enfatizou.
Um modelo universal de aprendizagem
“A ALAN aprende um modelo universal de planejar suas ações e se direcionar a partir de objetivos voltados para o meio ambiente”, explica Mendonça. ” Também restringe o espaço de trabalho à área de interesse usando detectores pré-treinados prontos para uso . Após a varredura, o robô pode combinar as habilidades descobertas para executar tarefas de um ou vários estágios especificadas por meio de imagens de destino”, disse o acrescentou o especialista. A abordagem de aprendizado proposta por Mendonça e colegas permite que o robô aprenda de forma contínua e autônoma a concluir tarefas enquanto explora seu ambiente.
Demonstração de suas habilidades
“Mostramos que o ALAN pode aprender a manipular objetos com apenas cerca de 100 trajetórias, em 1-2 horas, em duas cozinhas de jogos diferentes, sem qualquer recompensa”, disse Mendonça. “Portanto, o uso de fundos visuais pode aumentar muito a eficiência do aprendizado do robô. Versões expandidas desse sistema, funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana, poderão adquirir continuamente novas habilidades.” útil , com intervenção humana mínima em todos os domínios, trazendo-nos mais perto de ter robôs inteligentes de uso geral”, disse ele.
as perspectivas
“Em seguida, queremos estudar como usar outros antecedentes para ajudar a estruturar o comportamento do robô, como vídeos de humanos realizando tarefas e descrições de linguagem”, concluiu o cientista. No futuro, o ALAN e a estrutura que o suporta podem abrir caminho para a criação de sistemas robóticos autônomos de melhor desempenho para exploração ambiental. ALAN foi apresentado em um artigo pré-publicado no arXiv.
