VÍDEO: Estudo coloca robôs para dançar e dar mortais no ar

Como seria ver um robô de metal correndo em uma pista, desviando de obstáculos, se recuperando de empurrões e executando uma sequência perfeita de chutes giratórios e estrelas aéreas em uma floresta real? Esse nível impressionante de agilidade e naturalidade foi alcançado por uma equipe de cientistas liderada por pesquisadores das universidades de Berkeley e Stanford.

Em um estudo revolucionário publicado na prestigiada revista Science Robotics, o grupo apresentou o BeyondMimic, uma nova arquitetura capaz de ensinar movimentos humanos a robôs sem a necessidade de exaustivas programações específicas para cada tipo de tarefa. Para atingir a agilidade de nível humano, o BeyondMimic foi dividido em duas etapas.

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Na primeira fase, o robô aprende uma infinidade de movimentos humanos brutos, somando cerca de 2,5 horas de dados gravados. Diferente dos métodos convencionais, que exigem fórmulas matemáticas complexas e personalizadas para que o robô aprenda cada nova habilidade, os pesquisadores utilizaram uma única receita de Aprendizado por Reforço (RL).

Isso permitiu que a máquina dominasse comportamentos básicos (como se levantar ou equilibrar-se em um pé só) e movimentos extremamente dinâmicos (como corridas, sequências de dança e golpes de artes marciais) usando o mesmo algoritmo.

Os resultados práticos em ambientes externos, como florestas de solo irregular, folhas secas e terra fofa, mostraram que o robô não apenas joga no simulador, mas atinge um desempenho acrobático impressionante na vida real.

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Durante a execução de um salto mortal lateral, o robô atingiu uma aceleração máxima de 31 m/s² e uma velocidade angular pélvica de até 15,7 rad/s. São números complicados, mas que representam um desempenho equivalente a atletas altamente treinados em saltos mortais.

Improvisação

A grande magia do sistema, no entanto, reside na segunda etapa da arquitetura, que vai muito além de uma simples imitação de dados. A equipe de cientistas percebeu que, para ser realmente útil no dia a dia, o robô precisaria aprender a adaptar essas habilidades de forma contínua para resolver novos problemas.

Para isso, os dados dos movimentos aprendidos foram agrupados com o uso de uma tecnologia parecida com a usada para gerar imagens a partir de textos em IAs populares, mas adaptada para prever a trajetória do movimento. Com isso, os pesquisadores conseguem inserir objetivos totalmente novos que a máquina nunca viu durante o treinamento.

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O que na prática, deu ao robô humanoide uma capacidade de improvisação em tempo real. Sem precisar de novos treinamentos ou otimizações demoradas, um único robô foi capaz de se locomover por pontos demarcados no solo, obedecer a comandos dinâmicos de velocidade dados por um joystick e realizar desvios inteligentes de obstáculos no caminho.

O robô pode estar caminhando tranquilamente sob o comando de um controle remoto, mudar suavemente para uma sequência de estrelas aéreas e, ao cair de pé, voltar instantaneamente a caminhar sem qualquer quebra de ritmo, nem perder o equilíbrio.