A aprendizagem por imitação tem mostrado grande potencial na robótica, especialmente na manipulação de mesas. Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Stanford e do Google DeepMind fez progressos neste campo ao criar um sistema humanóide Mobile ALOHA (um sistema de hardware de código aberto de baixo custo para teleoperação bimanual). Este robô pode realizar

A aprendizagem por imitação tem mostrado grande potencial na robótica, especialmente na manipulação de mesas. Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Stanford e do Google DeepMind fez progressos neste campo ao criar um sistema humanóide Mobile ALOHA (um sistema de hardware de código aberto de baixo custo para teleoperação bimanual).

Este robô pode realizar várias atividades, como cozinhar camarão ou organizar coisas em sua casa, tornando-o uma potencial empregada doméstica do futuro, alimentada por IA.

Com base no sistema ALOHA do Google DeepMind, esta nova contribuição aborda os altos custos e desafios técnicos do treinamento de robôs bimanuais móveis que exigem orientação cuidadosa de operadores humanos. O projeto também envolveu pesquisadores da Universidade de Berkeley e da Meta.

Custa uma fração dos sistemas disponíveis no mercado e pode aprender com apenas 50 demonstrações humanas. Este sistema surgiu num momento em que havia uma aceleração significativa na robótica, e o sucesso dos modelos generativos permitiu-o parcialmente.

O Mobile ALOHA integra uma base móvel e uma interface de teleoperação abrangente para permitir o controle de todo o corpo. O sistema foi projetado para emular tarefas complexas de manipulação móvel, que antes eram desafiadoras usando técnicas convencionais de aprendizagem por imitação focadas em cenários de mesa. ‘

O Mobile ALOHA é usado principalmente para coleta de dados, estabelecendo as bases para a aquisição de conhecimento e a reprodução de diversas atividades bimanuais.

Um dos principais recursos do Mobile ALOHA é sua capacidade de treinar simultaneamente com os conjuntos de dados estáticos estabelecidos do ALOHA, o que o diferencia dos sistemas robóticos regulares. O sistema atinge taxas de sucesso impressionantes usando uma combinação de clonagem de comportamento supervisionado e 50 demonstrações para cada tarefa.

De acordo com os pesquisadores, isso melhora seu desempenho em tarefas de manipulação móvel em até 90%, permitindo que o Mobile ALOHA conclua de forma autônoma tarefas complexas de manipulação móvel, como refogar e servir um pedaço de camarão, abrindo um armário de parede de duas portas para armazenar alimentos pesados. panelas, ligar e entrar em um elevador e enxaguar levemente uma panela usada na torneira da cozinha.

Embora o chef robótico impressione com suas habilidades, ainda existem algumas cenas em que ele tropeça e erra. No entanto, este é um desenvolvimento significativo na aprendizagem robótica a partir da instrução. Resta saber como a IA irá impactar os empregos humanos, mas a actual administração tomou medidas para elaborar governação e orientações em torno da tecnologia. A esperança é encontrar um equilíbrio saudável que proteja os empregos actuais e, ao mesmo tempo, aborde o potencial tanto de promessa como de perigo que a inteligência artificial encerra.

Atualizado em by Thomas Catt
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