Google treina robô com inteligência artificial para jogar tênis de mesa

A inteligência artificial (IA) está transformando a maneira como interagimos com o mundo ao nosso redor, e um recente experimento conduzido pelo Google DeepMind ilustra bem essa evolução. Neste estudo, dois robôs foram capazes de jogar tênis de mesa ininterruptamente, demonstrando seus impressionantes avanços em autoaprendizado e criação de estratégias adaptativas. O objetivo era que eles melhorassem suas funções de forma autônoma, com pouca intervenção humana, mostrando os avanços das aplicações de inteligência artificial em ambientes dinâmicos e físicos.

IA e Tênis de Mesa: Um Desafio Completo

A escolha do tênis de mesa como meio de experimento não foi por acaso. Este esporte combina complexidade de percepções visuais rápidas, controle motor fino, planejamento em tempo real e resposta a situações inesperadas. O Google DeepMind utiliza essa plataforma para testar e refinar as capacidades dos robôs em ambientes que vinculam o aprendizado simulado com a execução no mundo real, reduzindo a dependência de análises e treinamentos humanos tradicionais. Com isso, o projeto abre novas possibilidades para o emprego da IA na resolução de problemas reais, fora dos ambientes de simulação.

Stakeholders e Tecnologias Empregadas

No centro deste avanço está o Google DeepMind e sua equipe altamente especializada. Esta equipe, com a comunidade científica de robótica observando atentamente os desdobramentos, busca alavancar tecnologias como aprendizado por reforço. A arquitetura de controle dual, que divide decisões entre controladores de baixo e alto nível, mostra-se eficaz na tomada de decisões táticas e motoras dos robôs. Essa abordagem é complementada por sensoriamento visual de alta velocidade e o uso de redes neurais profundas para percepção e reação em tempo real, habilitando os robôs a vencer 55% das partidas contra oponentes humanos intermediários e 100% contra iniciantes.

Metodologias de Treinamento

O experimento utiliza o aprendizado por reforço profundo, uma técnica onde os robôs recebem feedback ao executar ações corretas, incentivando a autoexploração e a adaptação contínua. O treinamento em pares, onde dois robôs jogam um contra o outro para evoluir mutuamente, permite a criação de adversários flexíveis e adaptativos. Esta prática vem a desafiar problemas comuns em robótica, como o “esquecimento catastrófico”, onde novos ensinamentos podem sobrescrever habilidades passadas, e ajuda a garantir a retenção de técnicas previamente adquiridas e a evolução do aprendizado.

Impactos no Mercado e Implicações Futuras

Os avanços relatados pelo Google DeepMind têm implicações significativas para o futuro da robótica e automação industrial. Com robôs mais autônomos, capazes de autoaperfeiçoamento, os custos e o tempo investidos na programação manual podem ser drasticamente reduzidos. Esta inovação não só tem potencial para revolucionar setores como manufatura, logística e saúde, mas também para fomentar o mercado emergente de robôs colaborativos. No entanto, questões como a segurança e a confiabilidade em tarefas críticas ainda são uma preocupação mandante à medida que os robôs se tornam mais prevalentes em ambientes produtivos.

Tendências Setoriais e Regulamentações

A demanda por IA que possa transferir as habilidades de simulações para o mundo concreto (“sim2real”) está aumentando, ao mesmo tempo que padrões regulatórios como o ISO 10218 para segurança em robótica industrial se tornam fundamentais. Regulamentações sobre ética e segurança da IA, especialmente em locais de trabalho, devem caminhar juntas com o aumento da autonomia dos robôs. Empresas como OpenAI e Boston Dynamics também estão explorando esses caminhos, sugerindo um futuro onde a IA atua em simulações complexas antes de serem implementadas em cenários físicos.

Reflexão do Time do Blog da Engenharia

1. Os avanços no autoaprendizado dos robôs do DeepMind mostram um futuro promissor para a autonomia em diferentes setores da engenharia.
2. A crescente adaptação do aprendizado por reforço pode redefinir práticas e eficiências na automação industrial.
3. A necessidade de regulamentações rigorosas torna-se ainda mais evidente com a evolução desta tecnologia.

Este experimento do Google DeepMind destaca-se como um marco significativo na convergência entre tecnologia de ponta e aplicações práticas, sinalizando não apenas o potencial dos robôs em simular e executar tarefas complexas, mas também a importância de uma infraestrutura robusta para apoio e regulamentação desses sistemas avançados. O futuro da robótica e da inteligência artificial está, sem dúvidas, em constante evolução.

Via: https://interestingengineering.com/videos/google-trains-robot-ai-with-table-tennis