Pesquisadores liderados por Jinzhou Li lançaram o ReDex, um método para adaptar a políticas de mãos hábeis treinadas em simulação ao hardware real. O sistema permite que uma pessoa corrija suavemente o contato dos dedos enquanto a política original controla os demais. Os dados de execuções que combinam a política-base, movimentos dos dedos guiados por uma pessoa e informações sobre a força na ponta dos dedos são usados para treinar uma nova política condicionada à força por meio de clonagem comportamental. Em testes com duas tarefas que exigem contato intenso, o ReDex elevou o sucesso ao virar objetos de 14% para 86% e o progresso na rotação de uma chave de fenda de 26% para 95,3%.
Por que importa
O método mostra uma forma prática de transformar habilidades manuais treinadas em simulação em ações confiáveis de robôs no mundo real, com correções humanas mínimas.
