São Paulo — InkDesign News —
A recente pesquisa sobre machine learning busca aprimorar a interação entre robôs e humanos, promovendo decisões mais seguras em ambientes com incertezas. O estudo, apresentado na International Joint Conference on Artificial Intelligence, destaca novas abordagens para a integração da inteligência artificial no cotidiano.
Contexto da pesquisa
Com o crescimento da automação, o uso de robôs em setores como manufatura e saúde se torna cada vez mais prevalente. A pesquisa liderada pelo professor Morteza Lahijanian, do Departamento de Ciências de Engenharia Aeronáutica da Universidade do Colorado em Boulder, foca na interação entre robôs e humanos, especialmente em situações onde a presença humana pode levar a incertezas e riscos inesperados.
Método proposto
A equipe de pesquisadores desenvolveu algoritmos baseados na teoria dos jogos, uma abordagem matemática que analisa as decisões em um sistema com múltiplos “jogadores”. Os robôs são vistos como participantes em um jogo que, em vez de garantir sempre um resultado positivo, adotam uma “estratégia admissível”. Essa estratégia tenta maximizar as realizações da tarefa enquanto minimiza danos, especialmente a humanos.
“A ideia é que os robôs ajustem seu comportamento ao humano, não o contrário.”
(“The idea is that robots adjust their behavior to humans, not the other way around.”)— Morteza Lahijanian, Professor, Universidade do Colorado em Boulder
Resultados e impacto
Os resultados preliminares indicam uma melhor capacidade dos robôs em prever ações humanas e adaptar suas tarefas para garantir segurança. A pesquisa considera cenários práticos, como um robô em uma linha de montagem, que antecipa falhas humanas e se ajusta para concluir sua tarefa sem comprometer a segurança do trabalhador.
Com a implementação desses algoritmos, espera-se que robôs possam operar de forma mais eficaz em ambientes colaborativos, onde a segurança é primordial. As métricas de desempenho e benchmarks ainda estão sendo analisados, mas o enfoque em minimizar a “regret” (arrependimento) mostra um avanço significativo na relação entre humanos e máquinas.
As potenciais aplicações incluem desde o uso em fábricas até setores que demandam interações constantes com humanos, podendo também abordar campos com escassez de mão de obra e empregos fisicamente desgastantes. A evolução dessa pesquisa pode levar a uma colaboração mais segura e eficiente entre humanos e robôs.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
