Um dos grandes desafios enfrentados por especialistas em robóticas é ensinar os robôs a pegar objetos. Eles tendem a ser altamente desastrados, a menos que sejam programados especificamente para pegar um único objeto em um ambiente controlado. Isso é um contraste direto com a capacidade humana, já que um bebê consegue aprender a pegar coisas com apenas alguns dias de vida.
Pesquisadores da Universidade Carnagie Mellon, em Pittsburgh, nos EUA, tentaram, então, criar um robô capaz de aprender a segurar objetos como uma criança: por tentativa e erro e repetição. Para isso, Lerrel Pinto e Abhinav Gupta, utilizando capacidades de aprendizado profundo, criaram o robô Baxter com a missão de aprender a pegar objetos por conta própria.
Eles encheram uma mesa com objetos comuns como se fosse uma cadeira para bebês e deixaram o robô aprender aos poucos como seria o melhor jeito de pegar os objetos. Cada braço do robô continha uma câmera de alta resolução para permitir a análise mais próxima dos objetos. Também havia um sensor Kinect, da Microsoft, usado para dar uma visão mais ampla da mesa em frente ao Baxter.
O robô foi programado para isolar um objeto dos demais, e escolher um ponto aleatório naquela área. Então ele gira sua garra e a move verticalmente para tentar pegar o objeto selecionado. O braço é levantado, e, graças a um sensor de força, o robô sabe se a empreitada foi ou não bem-sucedida. Para cada ponto, o processo é repetido 188 vezes, cada uma delas com uma diferença de 10 graus no ângulo de pegada.
Claro que este trabalho é demorado. Por isso, os pesquisadores encheram a mesa com objetos e deixaram Baxter fazendo seus testes por até 10 horas em um único dia. Se o robô derrubasse alguma coisa, haveria várias outras para continuar seus testes.
Foram 700 horas ao longo de dez dias, com 50 mil tentativas de pegada em 150 objetos diferentes, incluindo controles remotos, brinquedos de plástico e outros de tamanho similar. Cada tentativa trazia um aprendizado sobre o sucesso ou fracasso. Com todos esses testes, Baxter conseguiu pegar os objetos com sucesso em quase 80% dos casos.
Os cientistas notam que, apesar da evolução, o robô ainda está longe da eficácia humana no manuseio de objetos, até mesmo de uma criança. Baxter ainda precisa aprender a controlar a força para pegar coisas mais delicadas. Um dos testes de fogo será a aplicação correta de pasta de dente em uma escova, que é algo muito simples para uma criança pequena, mas que exigiria muito esforço para uma inteligência artificial.
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