Na última década, os pesquisadores tentaram diversas vezes usar abordagens baseadas em
Agora, pesquisadores da Aalto University(Finlândia) e a Ote Robotics revelaram o RealAnt, um robô de quatro patas barato que pode ser usado para testar e implementar algoritmos RL. A nova plataforma é uma versão minimalista e acessível do mundo real do ambiente de simulação de robôs usado na pesquisa de aprendizagem reforçada.
Originalmente, pensava-se que os algoritmos seriam bonssó funcionam se treinarem em simuladores por milhares de horas. No entanto, os pesquisadores foram capazes de treinar o robô de quatro patas para andar usando uma quantidade mínima de dados. Portanto, o robô pode ser treinado em um ambiente real, sem treinamento em um simulador.
O principal objetivo dos pesquisadores era criaruma plataforma robótica simples e barata baseada em soluções de aprendizagem reforçadas com núcleo existentes. Essa plataforma permitirá que mais pesquisadores construam e testem robôs autônomos, capazes de realizar tarefas básicas no mundo real.
RealAnt, o robô de quatro patas que elescriado, é versátil, minimalista e barato. Ele pode aprender a andar de forma independente, movendo as pernas em conjunto, e pode sentir sua posição e orientação em um determinado ambiente. Usando algoritmos RL, um robô pode ser treinado para executar tarefas simples, mas valiosas. Além disso, para isso ele se concentra no ambiente ao seu redor e não precisa de dados adicionais.
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