Aprendizagem de Robôs

Os robôs offline pré-programados são projetados para executar tarefas predefinidas e um conjunto fixo de instruções em um ambiente predeterminado. Isso significa que eles provavelmente terão dificuldades ao encontrarem uma mudança inesperada em seu entorno.

Robôs generalizados e orientados por IA podem superar as limitações de comportamento dos robôs pré-programados. Para conseguir isso, a aprendizagem de robôs baseada em simulação é necessária para permitir que esses robôs percebam, planejem e ajam de forma autônoma em condições dinâmicas. 

A aprendizagem de robôs permite que esses robôs ganhem e refinem novas capacidades usando políticas de robôs para melhorar seu desempenho em uma variedade de situações. Essas políticas são conjuntos de comportamentos aprendidos, incluindo navegação, manipulação destra, locomoção, entre outros, que definem como um robô deve tomar decisões em várias situações.

Benefícios da Aprendizagem de Robôs Baseada em Simulação

Flexibilidade e Escalabilidade

Iterar, refinar e implantar políticas de robôs para situações reais usando várias fontes de dados capturados por robôs reais e dados sintéticos em simulação para qualquer forma de realização de robô, como robôs móveis autônomos (AMRs), braços robóticos ou robôs humanoides. A abordagem baseada em simulação também permite que você treine rapidamente centenas ou milhares de instâncias de robôs paralelamente.

Desenvolvimento Acelerado de Habilidades

Treine robôs em ambientes simulados para adaptarem-se a novas variações de tarefas sem a necessidade de reprogramar o hardware físico do robô. 

Ambientes Fisicamente Precisos

Modele facilmente fatores físicos como interações de objetos (rígidos ou deformáveis), atrito, etc., para reduzir significativamente a lacuna entre simulação e realidade.

Ambiente de Prova Seguro

Teste com segurança cenários potencialmente perigosos sem arriscar a segurança humana ou danificar equipamentos.

Reduza Custos
Evite o fardo da coleta de dados do mundo real e os custos de rotulagem gerando grandes quantidades de dados sintéticos, validando políticas de robôs treinados em simulação e implantando em robôs mais rapidamente. 

Algoritmos de Aprendizagem de Robôs

Algoritmos de aprendizagem de robôs, como aprendizagem por imitação ou aprendizagem por reforço, podem ajudar robôs a generalizar habilidades aprendidas, permitindo que os robôs melhorem seu desempenho com ambientes novos ou em mudança. Existem várias técnicas de aprendizagem, incluindo:

• Aprendizagem por reforço: uma abordagem de tentativa e erro na qual o robô recebe uma recompensa ou uma penalidade com base nas ações que realiza. 
• Aprendizagem por imitação: o robô pode aprender com demonstrações humanas de tarefas.
• Aprendizagem supervisionada: o robô pode ser treinado usando dados rotulados para aprender tarefas específicas.
• Política de difusão: o robô usa modelos generativos para criar e otimizar ações do robô para resultados desejados.
• Aprendizagem autossupervisionada: quando há conjuntos de dados rotulados limitados, os robôs podem gerar seus próprios rótulos de treinamento a partir de dados não rotulados para extrair informações significativas.