Novo algoritmo SETS melhora decisões em tempo real para robôs autônomos em ambientes imprevisíveis

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Por João Silva
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Robôs analisando dados com visuais de tomada de decisão rápida.

São PauloPesquisadores do Caltech desenvolveram um novo algoritmo para aprimorar a tomada de decisão de robôs autônomos. Esse método, chamado Spectral Expansion Tree Search (SETS), é influenciado por estratégias usadas no AlphaZero do Google, conhecido por jogar xadrez e Go. No entanto, ao contrário do AlphaZero, que opera em grades definidas, o SETS é projetado para lidar com os ambientes mutáveis e imprevisíveis que os robôs enfrentam no mundo real.

SETS pode ser integrado com diversos tipos de robôs. Entre seus principais atributos estão a versatilidade e a ampla gama de aplicações.

  • Versatilidade: Funciona com qualquer sistema de robôs, desde drones até carros autônomos.
  • Eficiência: Completa um ciclo completo de tomada de decisão em cerca de um décimo de segundo.
  • Adaptabilidade: Equilibra a exploração e a exploração para rapidamente identificar as ações ideais.

SETS é capaz de simular rapidamente milhares de trajetórias possíveis. A cada decisão, um robô pode desviar de obstáculos, avaliar diferentes situações e escolher a melhor rota. SETS ajuda drones a voarem suavemente em condições de vento e auxilia carros autônomos a se manterem seguros em estradas sinuosas, otimizando seus movimentos de forma rápida e precisa.

Progresso no Campo da Robótica: Resolução de Problemas em Tempo Real

Este avanço é crucial para a robótica, pois oferece uma maneira rápida e flexível de tomar decisões em tempo real. Historicamente, os robôs enfrentaram dificuldades em encontrar rotas rapidamente para serem úteis na prática. Muitos métodos antigos demoravam muito para calcular, tornando-os inadequados para tarefas que exigem resposta imediata. A técnica SETS resolve este problema ao equilibrar inteligentemente a exploração de novas opções com o uso de informações conhecidas, permitindo que robôs reajam ao ambiente e se preparem para situações imprevistas.

Tecnologias autônomas são cada vez mais essenciais em setores como transporte, saúde e defesa, e com isso cresce a demanda por tomada de decisão rápida e confiável. Experiências reais, como as realizadas com drones e carros autônomos, demonstram que essas tecnologias são viáveis e podem aumentar a segurança e a eficiência em situações desafiadoras.

SETS não é apenas um avanço técnico; ele também aprimora a confiabilidade, a capacidade de resposta e a inteligência dos sistemas autônomos, transformando a maneira como interagem com o ambiente ao seu redor.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.ado1010

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Benjamin Rivière, John Lathrop, Soon-Jo Chung. Monte Carlo tree search with spectral expansion for planning with dynamical systems. Science Robotics, 2024; 9 (97) DOI: 10.1126/scirobotics.ado1010

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