Pesquisadores estão utilizando técnicas avançadas de machine learning para aprimorar a capacidade de robôs em adaptar-se a tarefas desconhecidas, elevando a flexibilidade e eficiência em diversos cenários.
Contexto da pesquisa
Em um esforço para melhorar a adaptabilidade de robôs, a equipe do Professor Seungyul Han, da Graduate School of Artificial Intelligence da ULSAN National Institute of Science and Technology, desenvolveu uma nova técnica de meta-aprendizagem por reforço. A atual pesquisa destaca como a capacidade de um robô de realizar tarefas pode ser ampliada com o uso de aprendizado virtual.
Método proposto
A abordagem introduzida, chamada Treinamento Virtual Ciente da Tarefa (TAVT), combina dois módulos: um componente de representação baseado em aprendizado profundo e um módulo de geração. O módulo de representação avalia semelhanças entre tarefas, criando um espaço latente que captura características essenciais. Em seguida, o módulo de geração sintetiza novas tarefas virtuais que refletem aspectos fundamentais de cenários do mundo real, permitindo que os agentes aprendam de forma proativa.
“O aprendizado por reforço tradicional treina um agente para ser excelente dentro de uma tarefa específica, limitando sua capacidade de generalizar. Nossa abordagem TAVT prepara proativamente a IA para tais cenários.”
(“Traditional reinforcement learning trains an agent to excel within a specific task, limiting its ability to generalize. Our TAVT approach proactively prepares AI for such scenarios.”)— Jeongmo Kim, Pesquisador principal, ULSAN National Institute of Science and Technology
Resultados e impacto
A equipe testou o TAVT em diversas simulações robóticas, incluindo cheetahs e robôs bípede. No experimento Cheetah-Vel-OOD, os robôs que utilizaram o TAVT adaptaram-se rapidamente a velocidades intermediárias (1,25 e 1,75 m/s), mantendo movimento estável e eficiente. Em contraste, robôs treinados de maneira convencional frequentemente lutaram para se ajustar, resultando em instabilidade.
“Este método melhora significativamente a capacidade de um IA generalizar entre diversas tarefas, o que é vital para aplicações como veículos autônomos, drones e robôs físicos operando em ambientes imprevisíveis.”
(“This method significantly improves an AI’s ability to generalize across diverse tasks, which is vital for applications like autonomous vehicles, drones, and physical robots operating in unpredictable environments.”)— Professor Seungyul Han, ULSAN National Institute of Science and Technology
Pesquisas futuras podem explorar outras aplicações do TAVT em ambientes não estruturados, abrindo caminho para sistemas mais flexíveis e resilientes em inteligência artificial.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
