Robôs poderão aprender com seus erros em tempo real

Pesquisadores da Universidade do Texas em Arlington, nos Estados Unidos, patentearam um sistema que faz com que um robô consiga aprender com seus erros em tempo real. Hoje, as máquinas já são capazes de aprender com suas decisões, mas, para realizar a tarefa, é necessário que parem o que estão fazendo para processarem o que aconteceu.

A nova técnica, chamada de aprendizagem adaptativa, usa um conjunto de variáveis com base em cada decisão anterior tomada, permitindo uma autonomia maior e uma resposta mais rápida. "A vantagem de usar a aprendizagem adaptativa é o fato de o dispositivo conseguir calcular as alterações em tempo real e não offline, onde as mudanças não podem ser feitas até que ele deixe de ser utilizado", explica Frank Lewis, um dos autores do projeto.

De acordo com os pesquisadores, com os avanços, as máquinas serão capazes de trabalhar em ambientes cada vez mais difíceis. "A tecnologia consegue se adaptar de forma autônoma em ambientes descentralizados e complexos", conta Khosrow Behbehani, reitor da universidade, destacando também os benefícios ambientais. "Ao aumentar a eficiência no transporte de materiais, por exemplo, conseguimos prestar o serviço com um impacto menor sobre o meio ambiente", declara.

A patente poderá ser utilizada em áreas como o controle de carros, pilotos automáticos e, principalmente, na robótica, ajudando as máquinas a contornar situações inesperadas.

Via Engadget

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