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    O Facebook está treinando assistentes de robôs para ouvir e ver


    Os algoritmos se baseiam no trabalho do FAIR em janeiro deste ano, quando um agente foi treinado no Habitat para navegar em ambientes desconhecidos sem um mapa. Usando apenas uma câmera com sensor de profundidade, GPS e dados de bússola, ele aprendeu a entrar em um espaço da mesma forma que um humano faria e encontrar o caminho mais curto possível para seu destino sem curvas erradas, retrocesso ou exploração.

    O primeiro desses novos algoritmos agora pode construir um mapa do espaço ao mesmo tempo, permitindo que ele se lembre do ambiente e navegue por ele mais rápido se ele retornar. A segunda melhora a capacidade do agente de mapear o espaço sem precisar visitar todas as partes dele. Tendo sido treinado em ambientes virtuais suficientes, é capaz de antecipar certos recursos em um novo; ele pode saber, por exemplo, que é provável que haja um espaço vazio no chão atrás de uma ilha de cozinha sem navegar até o outro lado para olhar. Mais uma vez, isso permite que o agente se mova por um ambiente mais rápido.

    Por fim, o laboratório também criou SoundSpaces, uma ferramenta de renderização de som que permite aos pesquisadores adicionar acústica altamente realista a qualquer ambiente do Habitat. Ele pode reproduzir os sons produzidos ao bater em diferentes peças de mobília ou o som de saltos e tênis no chão. A adição dá ao Habitat a capacidade de treinar agentes em tarefas que exigem sensoriamento visual e auditivo, como “Pegue meu telefone” ou “Abra a porta onde a pessoa está batendo”.

    Dos três desenvolvimentos, a adição de treinamento de som é mais emocionante, diz Ani Kembhavi, um pesquisador de robótica do Instituto Allen de Inteligência Artificial, que não esteve envolvido no trabalho. Pesquisas semelhantes no passado se concentraram mais em dar aos agentes a capacidade de ver ou responder a comandos de texto. “Adicionar áudio é uma próxima etapa essencial e emocionante”, diz ele. “Vejo muitas tarefas diferentes em que as entradas de áudio seriam muito úteis.” A combinação de visão e som, em particular, é “uma área de pesquisa pouco explorada”, diz Pieter Abeel, diretor do Robot Learning Lab da University of California, Berkeley.

    Cada um desses desenvolvimentos, dizem os pesquisadores do FAIR, aproxima o laboratório cada vez mais de obter assistentes robóticos inteligentes. O objetivo é que esses companheiros sejam capazes de se movimentar com agilidade e realizar tarefas sofisticadas como cozinhar.

    Mas vai demorar muito até que possamos deixar os assistentes de robôs soltos na cozinha. Um dos muitos obstáculos que o FAIR precisará superar: trazer todo o treinamento virtual para o mundo físico, um processo conhecido como transferência “sim2real”. Quando os pesquisadores testaram inicialmente seus algoritmos virtualmente treinados em robôs físicos, o processo não foi tão bem.

    Avançando, os pesquisadores do FAIR esperam começar a adicionar recursos de interação ao Habitat também. “Digamos que eu seja uma agente”, diz Kristen Grauman, uma cientista pesquisadora da FAIR e professora de ciência da computação na Universidade do Texas, Austin, que liderou alguns dos trabalhos. “Eu entro e vejo esses objetos. O que posso fazer com eles? Aonde eu iria se tivesse que fazer um suflê? Quais ferramentas eu pegaria? Esses tipos de interação e até mesmo mudanças no ambiente baseadas em manipulação levariam esse tipo de trabalho a outro nível. Isso é algo que estamos buscando ativamente. ”


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