NVIDIA descobre uma nova forma de treinar robôs

Utilizando redes sintéticas e uma câmera RGB, os robôs foram ensinados a colocar gentilmente o objeto nas mãos de um humano, independentemente de sua posição

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Recentemente, pesquisadores da NVIDIA desenvolveram uma nova forma de treinar robôs para pegar objetos no mundo real - agora, nesses treinamentos, os especialistas utilizam dados criados em um ambientes virtual. No último teste divulgado, o robô é capaz de pegar latas de sopa, um tubo de mostarda e até uma caixa de cereal e colocar gentilmente o objeto nas mãos de um humano. O sistema, que é composto por uma rede neural convolucional (rede neural artificial) treinada com dados sintéticos, utiliza uma câmera RGB para detectar a localização dos objetos em tempo real.

Para criar os dados sintéticos, os pesquisadores do laboratório de robótica da NVIDIA, em Seattle, criaram um plugin personalizado que gerou dois conjuntos de mais de 120 mil imagens artificiais. Os dados gerados também tornavam aleatórios a posição dos objetos, bem como iluminação e sombras, para que o robô consiga operar em ambientes dinâmicos.

As descobertas se basearam em trabalhos divulgados no início deste ano por pesquisadores da NVIDIA, nos quais robôs foram treinados para pegar objetos absorvendo grandes quantidades de dados gerados em um ambiente virtual. Mas para que mais robôs sejam treinados, em ambientes mais robustos do que laboratórios acadêmicos, o código utilizado para criar o plugin foi disponibilizado publicamente.

“Os robôs estão entrando nas aplicações cotidianas, então há mercados verticais - como agricultura e manufatura -, e mercados horizontais, como robôs domésticos e de assistência médica”, disse Stan Birchfield à VentureBeat. “E eu acho que em todos esses mercados será importante que os robôs percebam o mundo de maneira segura e reativa, para que possam reagir às mudanças do mundo ao seu redor. Nesse cenário, essa tecnologia que desenvolvemos é um passo significativo nessa direção”.

Após a realização dos testes, os pesquisadores se surpreenderam com a performance da rede sintética de dados. “Quando corrigimos esses dois conjuntos de dados durante nosso processo de treinamento, o que descobrimos é que a rede é capaz de operar no mesmo nível, ou até melhor que, redes treinadas em dados reais. Essa é a primeira vez que vimos esse tipo de resultado, no qual um treinamento feito por dados sintéticos bateu uma rede que foi treinada em dados reais”, disse.

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