Observe este programinha que aprendeu sozinho a andar, correr e ‘dibrar’

Nada nos alegra mais do que assistir a serezinhos aprendendo a andar, correr e, como diz a sabedoria sertaneja, cair e levantar. É a clássica jornada do herói. Tal alegria se manifestava em nossos corações diante de doguinhos & bebês e, agora, podemos estendê-la para o campo de simpáticos robozinhos.

Vídeos por Michiel van de Panne/YouTube

É que uma equipe de programadores do Canadá criou um algoritmo que permite que personagens computadorizados e futuros robôs aprendam sozinhos a andar, correr e até dar uns dibres. A chave, dizem, é deixar com que aprendam com seus erros nessa jornada.

De acordo com Michiel van de Panne, professor de ciências da computação da Universidade da Colúmbia Britânica que apresentou seu trabalho nesta segunda na feira de computação gráfica SIGGRAPH 2017, o projeto, chamado DeepLoco, está usando "aprendizagem de reforço profunda" em que um sistema tenta diversos métodos para atingir um objetivo e acaba descobrindo a melhor maneira de desempenhar tal tarefa.

"A magia da aprendizagem de reforço é que é possível dar feedback direto e a coisa acaba definindo a melhor estratégia geral", disse Michiel ao Motherboard, por telefone.

O computador define um adorável modelo formado por quadradinhos, chamado de "bípede" por Michiel, capaz de aprender sozinho a caminhar, observar seu ambiente e decidir onde ir.

De acordo com o pesquisador, o bichinho leva dois dias para aprender a andar e cerca de cinco para direcionar seus movimentos adequadamente com base na área – desde inclinações variáveis até mover objetos. Nos vídeos de apresentação, vemos o bípede andar (e cair) ao longo de um despenhadeiro e se equilibrando ao mesmo tempo em que é bombardeado por cubos, além de mandar altos dribles com uma bola de futebol.

"Enquanto ele tenta diversas coisas no estágio de treinamento, acaba se colocando em algumas situações complicadas das quais tem que se recuperar", disse Michiel. "É como se fosse um bebê aprendendo a andar, se desequilibra bem mais do que eu e você."

Em vez de monitorar movimentos por meio de captura ou programar reações para cada resultado, o DeepLoco aprende a se adaptar e criar movimentos. Michiel explica que este processo é mais abrangente e próximo da vida real.

"O problema com [a captura de movimentos] é que você recorta e cola movimentos preexistententes. É como criar uma imagem nova recortando e colando fotos. Em algum momento você não terá como capturar todos os cenários necessários, então usar a física é o caminho correto."

Esta tecnologia poderia ser usada para ensinar robôs a se locomoverem de forma independente no futuro e também forneceria modelos simulados para o estudo de movimentos humanos, algo fundamental para biomecânica e design de próteses.