Aqueles que sabem como é difícil segurar as mãos de um robô, manobrar e manobrar farão mais do que olhar - olhar, em vez disso - no vídeo recente que mostra o cubo OpenAI Dactyl Rubik.

Trabalhar com uma mão robótica de quatro dedos e polegares nunca é trivial quando o desafio é demonstrar a destreza humana. A mão da OpenAI está ganhando olhares apreciativos com suas hábeis manipulações de dedos que uma mão humana precisaria para resolver o cubo.

Aqueles que estão familiarizados com o outro vídeo da OpenAI postado no ano passado já sabem sobre seus avanços, com o vídeo apelidado de Learning Dexterity. O vídeo era sobre o treinamento de uma mão robótica semelhante a um humano para manipular objetos físicos. Mesmo assim, eles sentiram que podiam se gabar de que a mão do robô poderia fazer isso com "destreza sem precedentes".

Foi assim que eles introduziram seu sistema, Dáctilo. Eles disseram que o Dactyl aprende do zero usando um código e algoritmo de aprendizado por reforço de propósito geral. "Nossos resultados mostram que é possível treinar agentes em simulação e fazer com que resolvam tarefas do mundo real, sem uma modelagem fisicamente precisa do mundo. "

Um engenheiro de aprendizado de máquina disse aos espectadores de vídeo que a técnica foi apelidada de randomização de domínio.

Eles randomizaram o quão rápido a mão pode se mover, por exemplo, e quão pesado é o bloco, e o atrito entre o bloco e a mão.

Dois comentários do vídeo de um ano atrás pensaram que isso não era realmente IA:"'IA' são apenas algoritmos abstratos neste momento. Não estamos nem perto de entender o que é inteligência, muito menos como sintetizá-lo. "

O outro comentário:"Isso nada mais é do que uma programação inteligente ... nenhuma inteligência. Esta é simplesmente uma máquina fazendo o que foi programada para fazer de forma circular. Apenas programe a coisa para girar os blocos da maneira correta desde o início e economize algum tempo e esforço ... Um computador só fará o que foi programado para fazer. "

Ainda, Karen Hao em MIT Technology Review pensei que a mão robótica da equipe era um passo importante em direção a robôs mais ágeis para aplicações industriais e de consumo.

Avance rapidamente para o novo artigo, "Resolvendo o cubo de Rubik com uma mão robótica."

Os autores explicaram que "Demonstramos que modelos treinados apenas em simulação podem ser usados ​​para resolver um problema de manipulação de complexidade sem precedentes em um robô real. Isso é possível por meio de dois componentes principais:um novo algoritmo, que chamamos de randomização automática de domínio (ADR) e uma plataforma de robô construída para aprendizado de máquina. "

Eles falaram sobre a combinação de flip e rotação da face superior.

"Uma rotação corresponde a girar uma única face do cubo de Rubik em 90 graus no sentido horário ou anti-horário. Uma inversão corresponde a mover uma face diferente do cubo de Rubik para o topo. Descobrimos que girar a face superior está longe mais simples do que girar outras faces. Assim, em vez de faces arbitrárias rotativas, combinamos um flip e uma rotação de face superior para realizar a operação desejada. Essas metas secundárias podem ser executadas sequencialmente para, eventualmente, resolver o cubo de Rubik. "

Eles trataram de quaisquer suspeitas de que deram a si próprios uma vantagem injusta com um cubo idealmente embaralhado.

"A dificuldade de resolver um cubo de Rubik obviamente depende de quanto ele foi embaralhado antes. Usamos o método oficial de embaralhamento usado pela Associação Mundial de Cubos para obter o que eles chamam de embaralhamento justo (cerca de 20 movimentos que são aplicados a um resolveu o cubo de Rubik para embaralhá-lo).

O que outros roboticistas pensam sobre a mão da equipe OpenAI em um teste com o quebra-cabeças do Rubik?

Hao citou Dmitry Berenson, um roboticista da Universidade de Michigan.

"Este é um problema muito difícil, "disse ele." O tipo de manipulação necessária para girar as partes do cubo de Rubik é na verdade muito mais difícil do que girar um cubo. "

Mas o que a equipe quer dizer quando se refere a modelos treinados em simulação? Karen Hao em MIT Technology Review disseram que construíram um modelo virtual de seu robô. Eles o treinam virtualmente para fazer a tarefa em mãos. "O algoritmo aprende na segurança do espaço digital e pode ser transportado para um robô físico posteriormente." Agora, a chave para seu sucesso:Ho disse que "o laboratório embaralhou as condições simuladas em cada rodada de treinamento para tornar o algoritmo mais adaptável a diferentes possibilidades."

Eles usaram a (1) Mão Shadow Dexterous Série E como mão de robô, (2) o sistema de captura de movimento PhaseSpace para rastrear as coordenadas cartesianas das pontas dos dedos e (3) três câmeras RGB Basler foram usadas para estimativa de pose de visão.

Qual é o próximo?

Em um blog, membros da equipe afirmaram que "Resolver o Cubo de Rubik com uma mão de robô ainda não é fácil. Nosso método atualmente resolve o Cubo de Rubik 20% do tempo ao aplicar um embaralhamento de dificuldade máxima que requer 26 rotações de face. Para embaralhamentos mais simples que requerem 15 rotações para desfazer, a taxa de sucesso é de 60%.

Apesar disso, OpenAI não significa fugir da dificuldade. "Acreditamos que a destreza de nível humano está no caminho para a construção de robôs de uso geral e estamos animados para avançar nessa direção."

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