Um grupo do Google com a ajuda de equipes das Universidades de Columbia e Princeton e do MIT desenvolveu um robô que é capaz de pegar um único objeto entre outros objetos em uma caixa e jogá-lo em uma lixeira específica. Em seu artigo carregado para o arXiv servidor de pré-impressão, a equipe descreve os desafios do trabalho e como ele saiu.

Os pesquisadores começam apontando como é difícil agarrar um objeto aleatório e jogá-lo com qualquer precisão. A aleatoriedade do objeto escolhido significa que o lançador deve tomar decisões críticas antes de lançar, levando em consideração o peso e a forma do objeto. O lançador deve então ser capaz de converter as decisões em uma ação que enviará o objeto em um arco do lançador ao alvo. Neste novo esforço, a equipe optou por assumir o desafio de construir um braço robótico que faça isso tão bem quanto um ser humano.

O robô projetado pela equipe parece muito simples - é um braço de robô, muito parecido com aqueles que constroem carros em fábricas. Em ação, o robô curva seu braço para baixo em uma caixa cheia de objetos, seleciona um, em seguida, joga-o em uma caixa que foi dividida em caixas separadas - acertando a caixa que escolheu como alvo.

Para construir o robô, a equipe teve que ajudá-lo a aprender, primeiro, programando-o para escanear e dar algum sentido aos objetos que ele precisava jogar. Depois disso, ele teve que aprender como escolher um objeto aleatoriamente e pegá-lo. Próximo, teve que usar uma rede de aprendizagem profunda para aprender como lançar cada objeto possível e, em seguida, usar o que havia aprendido para lançar o objeto, aprendendo mais a cada repetição.

Assim que o sistema estiver instalado, os pesquisadores programaram um loop e deixaram o robô lançar seus objetos nas caixas 10, 000 vezes sem assistência. Os programadores adicionaram algum código para permitir que o robô esvaziasse a caixa de lixo de volta em sua própria caixa depois de jogar todos os seus objetos.

Os pesquisadores relatam que os testes mostraram que o sistema tem aproximadamente 87% de precisão ao pegar um objeto para jogá-lo e 85% ao jogá-lo. Como comparação, a equipe tentou arremessar os próprios objetos e descobriu que eles eram menos precisos do que o robô.

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