A máquina aprendeu a lidar com esses objetos quando integrou física simples ao aprendizado profundo
Os robôs foram capazes de pegar e mover objetos por décadas, porém isso só acontecia se eles fossem programados com instruções exatas para concluir os movimentos. As redes neurais abriram novas fronteiras na pesquisa de robótica, dando às máquinas a capacidade de lidar com objetos de tamanhos e condições inesperados. O Google vendeu alguns de seus projetos de robótica há poucos anos, mas se concentrou e investiu no aprendizado de máquina. Seus pesquisadores de IA criaram um braço robótico que entende a física de jogar objetos. O feito é mais impressionante do que parece.Nós todos sabemos como jogar algo em uma lixeira - é uma habilidade desenvolvida quando ainda somos crianças. Porém, ensinar o aspecto intuitivo de um movimento para uma máquina é tarefa complexa. Você pode alterar a maneira como segura algo com base em sua forma, densidade e peso. O "TossingBot", do laboratório de robótica do Google, usa várias redes neurais para lançar objetos de maneira ainda mais eficiente do que um humano.
Segundo a fabricante, o lançamento pode ser uma boa estratégia para um robô ao mover certos objetos — que não sejam frágeis. Nós, humanos, fazemos isso o tempo todo, porque é mais rápido e leva as coisas para áreas que não podemos alcançar. E é exatamente por isso que o TossingBot tem que apontar para compartimentos fora de seu alcance físico. Ele pode processar mais de 500 itens por hora, enquanto um robô que trabalha com predefinição faz apenas 200-300 itens no mesmo intervalo de tempo.
Fonte: OlharDigital
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