Ensinar os Humanóides a Assumir Tarefas de Trabalho Manual
Laboratório LeCAR na CMU
Os cientistas da Universidade Carnegie Mellon (CMU) criaram o H2O – Human2HumanOid – um sistema de aprendizagem por reforço que permite que um robô humanoide de tamanho natural seja controlado remotamente por um humano em tempo real, utilizando apenas uma câmara RGB. Isto levanta a questão: poderá o trabalho manual ser efectuado à distância num futuro próximo?
Superar os Desafios no Controlo de Corpo Inteiro de Robôs Humanóides através da Aprendizagem por Reforço (RL)
Um robô humanoide teleoperado permite a execução de tarefas intrincadas que, atualmente, são demasiado complexas para serem executadas por um robô autónomo. No entanto, a obtenção do controlo de corpo inteiro de humanóides de tamanho humano para imitar as nossas acções em tempo real apresenta desafios significativos. É aqui que a aprendizagem por reforço (RL) se torna crucial.
A aprendizagem por reforço, um método de aprendizagem automática, replica o processo de aprendizagem por tentativa e erro dos humanos. Ao utilizar o mecanismo de recompensa e punição da aprendizagem por reforço, um robô pode aprender com o feedback das suas acções e determinar autonomamente os caminhos mais eficazes para alcançar um resultado desejado. Ao contrário da aprendizagem automática tradicional, a RL não se baseia em pares de dados rotulados fornecidos por seres humanos para orientar o algoritmo.
Revolucionando o Controlo de Robôs Humanóides com uma Estrutura de Teleoperação Baseada em RL
“A teleoperação H2O é uma estrutura baseada na aprendizagem por reforço (RL) que permite a teleoperação em tempo real de todo o corpo de robôs humanóides utilizando apenas uma câmara RGB“, explicou Tairan He, um dos principais investigadores do projeto do Laboratório LeCAR (Learning and Control for Agile Robotics) da CMU, ao Tech Xplore.
O processo começa por mapear os movimentos humanos para as capacidades do humanoide utilizando uma abordagem inovadora “sim-to-data”, garantindo que os movimentos estão dentro dos limites físicos do humanoide. Este conjunto de dados de movimento refinado treina então um imitador de movimento baseado em RL em simulação, que é subsequentemente implementado no robô real sem mais ajustes.”
Aproveitamento da Câmera RGB e do Estimador de Pose 3D para a Replicação do Movimento do Teleoperador Humano
No entanto, através deste método, os investigadores utilizaram imagens captadas por uma câmara RGB, que capta a luz visível e gera uma imagem a cores que imita a visão humana, juntamente com um estimador de pose 3D. Esta combinação permitiu ao H2O replicar os movimentos dos teleoperadores humanos.
Demonstrações Notáveis da Teleoperação de um Humanoide de Corpo Inteiro em Tempo Real
Os resultados, apresentados em vídeos captados pelos investigadores, são bastante impressionantes. Mostram H2O a pontapear uma bola, a colocar uma caixa num caixote do lixo, a desviar-se numa posição de boxe e a andar com um carrinho de bebé (embora com um andar algo instável). Tanto quanto os investigadores sabem, esta é a primeira demonstração de teleoperação de um humanoide de corpo inteiro em tempo real.
Conhecimentos Metodológicos Publicados na Plataforma arXiv Pre-print
Os investigadores da CMU detalharam a sua metodologia num artigo publicado na plataforma arXiv pre-print.
Num vídeo mais longo partilhado pelo Laboratório LeCAR da CMU, são apresentadas outras características do H2O. Estas incluem o facto de o robô dar um murro numa caixa da Amazon enquanto usa luvas de boxe e, subsequentemente, celebrar com uma saudação de vitória (que pode ser interpretada como uma retaliação do robô), saltar para trás e aguentar um pontapé nas costas dado por um humano para demonstrar a sua durabilidade.
Explorar a Integração Alargada de Inputs e o Seguimento da Parte Inferior do Corpo para Melhorar a Funcionalidade
Investigações adicionais irão explorar a integração de entradas para além das do teleoperador humano, como feedback de força e interação verbal, que podem melhorar a funcionalidade do H2O. Uma via promissora para exploração futura envolve a incorporação do rastreio da parte inferior do corpo para permitir que o humanoide execute movimentos humanos mais complexos, como os observados no desporto e na dança.
Isto leva-nos a voltar à questão inicial: Poderá o H2O, ou um sistema semelhante, facilitar o trabalho remoto? O anúncio da CMU sobre o H2O deu origem a discussões interessantes no subreddit r/Futurologia do Reddit.
Vantagens dos Humanóides Tele-Operados para a Manutenção do Emprego e Tarefas Perigosas
É certo que o emprego de humanóides tele-operados oferece várias vantagens, incluindo a manutenção de empregos humanos e a capacidade de os utilizar para tarefas perigosas ou operações de busca e salvamento em áreas remotas ou inacessíveis.
No entanto, existem inconvenientes notáveis, especialmente no que respeita ao emprego. Como salientado pelo utilizador do Reddit lughnasadh, “[I]t opens more avenues for job offshoring in rich countries.” Além disso, existe a preocupação de um declive escorregadio, em que os robôs teleoperados de hoje poderiam abrir caminho para robôs totalmente autónomos no futuro, potencialmente deslocando empregos.
Curiosamente, um estudo de 2022 que investigou a aceitação pública de robôs teleoperados para tarefas laborais revelou que muitos indivíduos estão receptivos ao trabalho remoto com salários mais baixos em comparação com as posições no local. No entanto, este facto sublinha a incerteza que persiste no domínio da IA/robótica em rápida evolução, em que só o tempo revelará as verdadeiras implicações.
Leia O Artigo Original: New Atlas
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