Aprendizagem de Robôs

Os robôs pré-programados operam usando instruções fixas em ambientes definidos, o que limita sua adaptabilidade a alterações inesperadas.

Os robôs orientados por IA abordam essas limitações por meio do aprendizado baseado em simulação, permitindo que eles percebam, planejem e ajam de forma autônoma em condições dinâmicas. Com o aprendizado, os robôs podem adquirir e refinar novas habilidades usando políticas aprendidas (conjuntos de comportamentos para navegação, manipulação e muito mais) para melhorar a tomada de decisões em várias situações.

Benefícios da Aprendizagem de Robôs Baseada em Simulação

Flexibilidade e Escalabilidade

Itere, refine e implante políticas de robôs para cenários reais usando uma variedade de fontes de dados a partir de seus dados reais capturados por robôs e dados sintéticos em simulação. Isso funciona para qualquer tipo de robô, como robôs móveis autônomos (AMRs), braços robóticos e robôs humanoides. A abordagem baseada no "sim first" também permite que você treine rapidamente centenas ou milhares de instâncias de robôs em paralelo.  

Desenvolvimento Acelerado de Habilidades

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

Ambientes Fisicamente Precisos

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

Ambiente de Provas Seguro

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

Custos Reduzidos

Evite o ônus de custos reais de coleta de dados e rotulagem gerando grandes quantidades de dados sintéticos, validando políticas de robôs treinadas em simulação e implantando em robôs mais rapidamente. 

Algoritmos de Aprendizagem de Robôs

Os algoritmos de aprendizagem de robôs, como aprendizagem por imitação ou aprendizagem por reforço, podem ajudar os robôs a generalizar habilidades aprendidas e melhorar seu desempenho em ambientes novos ou em constante 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 executadas. 
• 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 de robôs para os resultados desejados.
• Aprendizagem auto-supervisionada: Quando há limitação de conjuntos de dados rotulados, os robôs podem gerar seus próprios rótulos de treinamento a partir de dados não rotulados para extrair informações significativas.