À medida que os robôs assumem tarefas mais complexas, os métodos tradicionais de programação tornam-se insuficientes. O aprendizado por reforço (RL) é uma técnica de machine learning projetada para enfrentar esse desafio programando o comportamento do robô. Com RL em simulação, os robôs podem treinar em qualquer ambiente virtual por tentativa e erro, aprimorando suas habilidades em controle, planejamento de caminhos, manipulação e muito mais.
O modelo RL é recompensado pelas ações desejadas, por isso está constantemente se adaptando e melhorando. Isso ajuda os robôs a desenvolver habilidades motoras grossas e finas sofisticadas necessárias para tarefas de automação do mundo real, como agarrar novos objetos, andar quadrúpede e aprender habilidades complexas de manipulação.
Ao refinar continuamente as políticas de controle com base em recompensas e analisar suas ações, a RL também pode ajudar os robôs a se ajustarem a novas situações e desafios imprevistos, tornando-os mais adaptáveis para tarefas do mundo real.