Pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia desenvolveram um método para treinar robôs para prever
Ao trabalhar com pessoas, o robô deve constantementeadivinhe o que a pessoa fará a seguir. Por exemplo, se o robô achar que o humano vai precisar de uma chave de fenda para montar a próxima peça, ele pode pegá-la com antecedência para que o humano não precise esperar. Desta forma, o robô pode ajudar as pessoas a terminar a montagem muito mais rapidamente.
Heramb Nemlekar, coautor do estudo
Os pesquisadores encontraram semelhanças em comouma pessoa em particular coleciona produtos diferentes. Por exemplo, se ele começar com a parte mais difícil ao montar um sofá IKEA, é muito provável que a mesma abordagem seja usada ao montar um berço, explicam os cientistas.
Então, em vez de "mostrar" ao robô como executar uma tarefa complexa, eles criaram uma pequena tarefa de montagem (a tarefa "canônica") que os humanos podem fazerÉ uma combinação de partes de um avião modelo simples, como asas, caudae uma hélice.
O robô “observou” como a pessoa executou a tarefa,usando uma câmera posicionada diretamente acima da área de construção. Para detectar peças movimentadas por humanos, o sistema utilizou AprilTags, que são semelhantes aos códigos QR anexados às peças. O robô então usou aprendizado de máquina para determinar as preferências da pessoa com base na sequência de ações executadas na tarefa canônica.
Robô ajuda homem a montar modelo de avião após treinamento
A análise mostrou que com base em tal treinamentoo sistema foi capaz de prever as ações que as pessoas realizariam ao realizar outras tarefas com uma precisão de cerca de 82%. Os pesquisadores observam que a abordagem clássica requer treinamento do robô para resolver cada tarefa específica. A capacidade de prever as ações do usuário por analogia possibilitará a criação de dispositivos universais que serão assistentes eficazes na produção e para pessoas com deficiência.
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