O robô observou o pesquisador Shikhar Bahl abrir a porta da geladeira. Ele consertou
Não funcionou no início:às vezes ele errava completamente a maçaneta, agarrava-a no lugar errado ou puxava para o lado errado. Mas depois de várias horas de prática, o robô conseguiu e abriu a porta.
"Imitação– ótima maneira de aprender", – disse Bahl, estudante de pós-graduação do Robotics Institute (RI) da Escola de Ciência da Computação da Carnegie Mellon University.
Bahl trabalhou com Deepak Pathak e AbhinavGupta, corpo docente do RI, para desenvolver um novo método de aprendizado para robôs chamado WHIRL. Este é um algoritmo eficiente para simulação visual instantânea. Ele pode aprender diretamente a partir de imagens de vídeo de interação humana e generalizar essas informações para realizar novas tarefas, tornando os robôs adequados para o treinamento em casa.
As pessoas estão constantemente realizando várias tarefas em suascasas. Com o WHIRL, o robô pode observar essas tarefas e coletar os dados de vídeo necessários para determinar como concluir o trabalho em si.
O robô aprendeu a realizar mais de 20 tarefas –desde abrir e fechar portas e gavetas de armários até tampar uma panela, empurrar uma cadeira e até tirar um saco de lixo da lata de lixo. A cada vez, o robô observava uma pessoa realizar uma tarefa e depois treinava e aprendia a realizá-la sozinho.