Glória Kaburu

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Glória Kaburu

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Glory é uma jornalista extremamente experiente e proficiente em ferramentas e pesquisas de IA. Ela é apaixonada por IA e escreveu diversos artigos sobre o assunto. Mantém-se atualizada sobre os últimos desenvolvimentos em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, escrevendo sobre eles regularmente.

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  • Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) fizeram avanços significativos nas capacidades de manipulação robótica. Usando uma nova técnica de IA chamada "suavização", os robôs agora podem realizar tarefas usando o corpo inteiro, em vez de apenas as pontas dos dedos. Essa inovação tem o potencial de revolucionar a forma como os robôs são usados ​​em fábricas, exploração espacial e outras áreas. O desafio do planejamento de manipulação com múltiplos pontos de contato Manipular objetos com o corpo inteiro representa um desafio monumental para os robôs. Eles precisam levar em conta bilhões de pontos de contato potenciais em um objeto a cada toque com os dedos, mãos, braços e tronco. Esse processo, conhecido como "planejamento de manipulação com múltiplos pontos de contato", é computacionalmente dispendioso e tem sido um gargalo para aplicações práticas. Os humanos gerenciam essas tarefas intuitivamente, mas para os robôs, elas se tornam extremamente complexas. A solução Para simplificar o problema, os pesquisadores do MIT desenvolveram uma nova técnica de IA baseada em "suavização", que condensa os inúmeros eventos de contato em um conjunto menor e mais gerenciável de decisões. Essa inovação permite que até mesmo algoritmos básicos elaborem com eficiência um plano de manipulação eficaz para um robô. "A suavização elimina muitas dessas decisões intermediárias e sem importância, deixando apenas algumas importantes", disse HJ Terry Suh,dent de pós-graduação do MIT e coautor principal do artigo publicado no IEEE Transactions on Robotics. Aprendizado por reforço versus suavização. Embora o aprendizado por reforço tenha se mostrado eficaz para ajudar robôs a executar tarefas complexas, ele exige imenso poder computacional e tempo. O aprendizado ocorre por meio de um sistema de "caixa preta" de tentativa e erro, que muitas vezes leva "milhões de anos em tempo de simulação" para se tornar eficaz, de acordo com Suh. A suavização, no entanto, oferece uma alternativa. Ao compreender cuidadosamente o modelo e o problema, os pesquisadores conseguiram tornar o processo mais eficiente. A suavização permite que o robô se concentre nas interações principais com os objetos, possibilitando um planejamento de tarefas mais rápido e eficaz. Alcançando eficiência e abordagem combinada. Apesar dos avanços obtidos com a suavização, a busca, mesmo com o número reduzido de decisões, continuava sendo um desafio. Os pesquisadores, então, combinaram o modelo de suavização com um algoritmo de busca, reduzindo o tempo de computação para cerca de um minuto em um laptop padrão. A equipe testou sua abordagem tanto em simulações quanto em braços robóticos reais, alcançando desempenho comparável ao aprendizado por reforço, mas em uma fração do tempo. Aplicações e perspectivas futuras As implicações desta pesquisa são imensas. Em ambientes industriais, as fábricas poderiam substituir grandes braços robóticos por robôs menores e mais móveis que utilizam seus corpos inteiros para tarefas de manipulação, reduzindo assim o consumo de energia e os custos. Além disso, a técnica poderia se mostrar inestimável para robôs de exploração enviados a Marte ou outros corpos celestes, onde a rápida adaptação a novos ambientes é crucial. No entanto, os pesquisadores reconhecem limitações no tratamento de tarefas dinâmicas, como a capacidade de um robô arremessar um objeto em uma lixeira. A equipe planeja refinar ainda mais sua abordagem para lidar com esses desafios. Suh enfatizou que, em vez de pensar nisso como um sistema de "caixa preta", se pudermos aproveitar a estrutura desses tipos de sistemas robóticos usando modelos, haverá uma oportunidade de acelerar todo o processo. O trabalho foi parcialmente financiado pela Amazon, MIT Lincoln Laboratory, National Science Foundation e Ocado Group. À medida que as técnicas de manipulação robótica do MIT continuam a evoluir, elas abrem novas possibilidades para a robótica em diversos setores, comprovando que uma compreensão profunda do problema pode levar a soluções inovadoras. Com avanços como esses, robôs que manipulam objetos com a mesma intuição que os humanos podem estar cada vez mais próximos da realidade.

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    de 21 de agosto de 2023 Notícias
  • Defesa

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