Robôs autônomos são uma das promessas tecnológicas de um futuro próximo. O exemplo mais comum é o carro autônomo, que não deve demorar para chegar ao mercado em larga escala. A cada dia a tecnologia dá mais um passo em direção a isso. O mais recente deles foi em relação aos pesquisadores que desenvolvem formas melhores e mais rápidas para orientar as máquinas.

O laboratório de pesquisa liderado por Dorsa Sadigh, do departamento de Ciência da Computação e Engenharia Elétrica da Universidade de Stanford. Os pesquisadores combinaram duas maneiras diferentes de estabelecer metas para robôs em um mesmo processo, gerando um desempenho melhor que o que qualquer uma das partes em simulações e experimentos reais.

Ensinando robôs autônomos

O sistema desenvolvido combina demonstrações nas quais os humanos mostram aos robôs o que eles querem e usa pesquisas de preferência em que as pessoas são questionadas sobre como querem que os robôs se comportem. As demonstrações são informativas mas, elas também podem gerar ruídos. Em contrapartida, as preferências, apesar de pouco informativas, são mais precisas.

O que os pesquisadores fizeram foi aproveitar o melhor dessas duas técnicas ao combiná-las. Anteriormente, o grupo era focado só em pesquisas de preferência, como pedir a pessoas que comparem cenários como duas trajetórias para um carro autônomo. Apesar de eficiente, a técnica antiga é lenta.

Para otimizar o processo, eles desenvolveram uma forma de gerar múltiplas perguntas de uma vez, as quais poderiam ser respondidas pela mesma pessoa ou por várias. Isso acelerou o processo de 15 a 50 vezes.

Como funciona o sistema para robôs autônomos?

Tudo começa com uma pessoa demonstrando um comportamento para o robô. Apesar de provir muita informação, o robô pode ficar confuso sobre o que é realmente importante, além do fato de que nem sempre é possível confiar na informação que foi dada. A solução para esses problemas vem dessa pesquisa.

Por exemplo, as pessoas nem sempre querem carros autônomos que dirigem radicalmente (já imaginou o desespero do passageiro?). Então, colocar o robô para assistir a uma demonstração parecida com uma cena de Velozes e Furiosos é fora de questão.

A pesquisa permite que o robô autônomo “tire sua dúvida”, como questionando o que fazer. Quando comparadas à demonstração sozinha, o método teve 80% mais de aprovação entre as pessoas. Claro que houve alguns problemas comuns de aprendizado baseado em preferências, como o robô pedindo para escolher algo irrelevante para realizar a tarefa.

Agora, a meta dos pesquisadores é fazer uma variação do sistema de modo que as pessoas possam criar as instruções simultaneamente para diferentes cenários. Um exemplo seria para dirigir de forma mais tranquila quando estiver em um congestionamento e mais radicalmente quando estiver fora dele.

Fontes: Stanford, Science Daily.

Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.