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Parceira do Google testa robôs com Inteligência Artificial jogando futebol; assista

Robôs que jogam futebol integram a pesquisa da empresa DeepMind e o objetivo é desenvolver habilidades motoras e cooperação na inteligência artificial. Veja o resultado desse projeto

Parceira do Google testa robôs com Inteligência Artificial jogando futebol; assista

Imagem: DeepMind/Reprodução

A DeepMind, empresa parceira do Google no desenvolvimento de inteligência artificial, está ensinando robôs humanoides a jogarem futebol. O objetivo: melhorar a cooperação entre sistemas de inteligência artificial. 

Por enquanto, os pesquisadores treinam os sistemas para jogos disputados em dupla. Os “atletas” aprenderam a disputar a bola, jogar para o companheiro de equipe e atacar oponentes. 

Segundo a Deepmind, os humanoides já demonstram agilidade e tomadas de decisão de longo prazo  como, por exemplo, a antecipação dos comportamentos dos parceiros da equipe. 

“Nossos agentes adquiriram habilidades, incluindo locomoção ágil, passagem e divisão de trabalho”, relataram os pesquisadores. Os robôs foram capazes de aprender tarefas complexas com os braços, como jogar e pegar uma bola. 

Os resultados da pesquisa de desenvolvimento estão em artigo publicado na revista ScienceRobotics, na última quarta-feira (31). 

Assista ao vídeo de humanóides jogando futebol

No experimento, a inteligência artificial foi treinada para imitar habilidades específicas do futebol. Quando fazia um movimento de melhor desempenho – como um gol –, o sistema era recompensado. 

A DeepMind usou um NPMP, ou módulo de controle motor de uso geral. Na prática, o sistema traduz intenções motoras ao imitar dados de captura de movimento gravados com rastreadores em humanos e animais. 

Nesse caso, os pesquisadores buscaram habilidades motoras a partir de métricas usadas em análises esportivas do mundo real.

São duas partes: primeiro, um encoder pega uma trajetória futura e comprime em intenção motora (ou seja, o impulso para o humanoide se movimentar). Em seguida, um controlador de baixo nível produz a próxima ação a partir do estado atual do robô. 

Isso se repete várias vezes até que o controlador consiga ser reutilizado para aprender uma nova tarefa. “Otimizamos equipes de robôs para jogar futebol simulado por meio de aprendizado por reforço”, diz o estudo. “Restringimos o espaço de solução ao de movimentos plausíveis usando dados de captura do movimento humano”. 

O resultado é uma equipe de jogadores de futebol humanóides. “[Eles] exibem um comportamento complexo em diferentes escalas, quantificados por uma série de análises específicas”, completa a pesquisa. 

Desenvolvedores tentam há anos reproduzir os movimentos do futebol em humanóides. Isso porque o jogo exige habilidades individuais e de equipe coordenadas – um prato cheio para desenvolver os mecanismos de movimento em robôs e sistemas de inteligência artificial. 

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