Pesquisadores da University of Warwick WMG desenvolveram algoritmos de inteligência artificial revolucionários que permitem a um robô realizar a manipulação hábil de objetos como os humanos. Embora a manipulação hábil de objetos seja uma tarefa básica e superficial para os humanos, ainda é muito difícil para os robôs autônomos lidar com ela antes desse aparente avanço. 
O braço hábil do robô sombra combina bem com o braço humano e é capaz de replicar todas as suas funções. A simulação mostrou que as mãos do robô aprendem de forma independente a coordenar movimentos e realizar tarefas de complexidade variada.
Os braços do robô podem ser usados em muitas aplicações críticas que requerem precisão e versatilidade na fabricação, cirurgia e atividades com materiais radioativos. O uso de braços robóticos em linhas de montagem resultou em aumento de produtividade e menos exposição aos riscos do local de trabalho para os trabalhadores.
Em um artigo intitulado "Resolvendo Problemas Complexos de Manipulação Dexterosa com Otimização de Trajetória e Aprendizagem por Reforço", o Professor Giovanni Montana e o Dr. Henry Charlesworth, ambos da WMG, da Universidade de Warwick, propuseram novos algoritmos de inteligência artificial (também chamados de "cérebros") para ensinar robôs a coordenar movimentos dos dedos e manipular objetos. 
A versatilidade dos algoritmos reside no fato de que os robôs podem aprender qualquer problema, desde que possa ser simulado. A modelagem XNUMXD foi desenvolvida usando MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact), um motor de física desenvolvido pela Universidade de Washington.
A abordagem dos pesquisadores usa dois algoritmos - um algoritmo de planejamento inicial e um algoritmo de aprendizagem por reforço. Usando essa abordagem, os pesquisadores foram capazes de alcançar movimentos significativamente melhores do que as metodologias existentes.
A equipe de pesquisa deve continuar trabalhando com o Shadow Robot e implantar algoritmos em equipamentos robóticos reais que farão com que a mão fique um passo mais perto de ser usada na vida cotidiana real. 
Em outro artigo, PlanGAN: Agendamento baseado em modelo com recompensas raras e objetivos múltiplos, que será apresentado na conferência NeurIPS de 2021, os pesquisadores do WMG também desenvolveram uma abordagem de IA genérica que permite aos robôs aprender diferentes tarefas em ordem. para melhorar sua habilidade de manipular suas mãos.
Rich Walker, diretor da Shadow Robot Company, com sede em Londres, disse que a empresa percorreu um longo caminho, destacando que a equipe de pesquisa agora está cumprindo as promessas de hardware criando algoritmos inteligentes o suficiente para controlar um braço de robô - talvez em breve veremos um espetáculo sobre-humano. ( através)
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