{"id":41224,"date":"2025-04-01T18:42:20","date_gmt":"2025-04-01T21:42:20","guid":{"rendered":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/01\/so-os-loucos-sabem-robos-com-quatro-pernas-aprendem-a-andar-de-skate\/"},"modified":"2025-04-01T18:42:20","modified_gmt":"2025-04-01T21:42:20","slug":"so-os-loucos-sabem-robos-com-quatro-pernas-aprendem-a-andar-de-skate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/01\/so-os-loucos-sabem-robos-com-quatro-pernas-aprendem-a-andar-de-skate\/","title":{"rendered":"S\u00f3 os loucos sabem: rob\u00f4s com quatro &#8216;pernas&#8217; aprendem a andar de skate"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<p>Voc\u00ea j\u00e1 deve ter visto por a\u00ed alguns desses v\u00eddeos onde rob\u00f4s de quatro patas fazem absolutamente de tudo, mas agora a ci\u00eancia chegou a outro n\u00edvel e os rob\u00f4s aprenderam a andar de skate. Pesquisadores conseguiram criar um novo framework para essas m\u00e1quinas, proporcionando uma movimenta\u00e7\u00e3o suave sob as quatro rodas dos skates.<\/p>\n<p>A descoberta foi realizada por cientistas do Laborat\u00f3rio de Autonomia Computacional e Rob\u00f3tica da Universidade de Michigan e da Universidade de Ci\u00eancias do Sul. Todo o processo foi documentado em um artigo, onde o autor principal, Sangli Teng, explica que esses rob\u00f4s quadr\u00fapedes n\u00e3o t\u00eam uma locomo\u00e7\u00e3o que considera uma \u201cintera\u00e7\u00e3o rica\u201d em contato com objetos, como o skate.<\/p>\n<p>O trabalho da equipe foi pautado em criar uma sequ\u00eancia de processos para permitir que os rob\u00f4s realizassem movimentos guiados por contato, como andar de skate. A \u00fanica forma de conseguir isso era<strong> desenvolver um framework totalmente novo, chamado de Aprendizagem de Aut\u00f4matos H\u00edbridos de Tempo Discreto (DHAL).<\/strong><\/p>\n<p><iframe title=\"Dynamic Hybrid Automata Learning : Legged Locomotion\u2026 meets Skateboarding\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1iXDcm788NQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Basicamente, um framework \u00e9 um conjunto de estruturas pr\u00e9-definidas que pode ser usado em diversos campos. Neste caso, \u00e9 como se fosse um grande manual para que os rob\u00f4s de quatro patas possam andar de skate.<\/p>\n<h2>Rob\u00f4s agora fazem movimentos mais complexos<\/h2>\n<p>Por mais que o v\u00eddeo mostre os rob\u00f4s realizando movimentos aparentemente bem simples e controlados, o processo at\u00e9 chegar nesse resultado \u00e9 complexo.<strong> O DHAL basicamente permite que os rob\u00f4s consigam realizar transi\u00e7\u00f5es de movimento cont\u00ednuas e discretas paralelamente, ou seja, executar movimentos suaves e bruscos \u2014 como um animal faria.<\/strong><\/p>\n<p>\u201cPor exemplo, quando uma bola quicando interage com o solo, a bola tem uma din\u00e2mica cont\u00ednua no ar e transi\u00e7\u00f5es de estado discretas ao colidir com o solo\u201d, explica Teng.<\/p>\n<p>Em sistemas animados, como de um rob\u00f4, \u00e9 extremamente complexo realizar essas transi\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas e discretas ao mesmo tempo. O motivo para isso \u00e9 que o n\u00famero de possibilidades para novas transi\u00e7\u00f5es cresce exponencialmente r\u00e1pido, dificultando a previsibilidade do movimento.<\/p>\n<figure class=\"image\"><img  title=\"\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/tm.ibxk.com.br\/2025\/04\/01\/01103600166125.jpg?ims=fit-in\/800x500\" width=\"800\" height=\"500\"  alt=\"800x500 S\u00f3 os loucos sabem: rob\u00f4s com quatro &#039;pernas&#039; aprendem a andar de skate\" \/><figcaption>Os rob\u00f4s desempenham apenas movimentos mais simples, mas isso deve mudar no futuro (Imagem: Universidade de Michigan)<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>Com o framework gerado, esse conjunto consegue identificar e aprender sobre essas transi\u00e7\u00f5es repentinas, e reduzindo o efeito descont\u00ednuo que afeta os rob\u00f4s.<\/strong> \u201cTudo no DHAL \u00e9 heur\u00edstico e mostramos que nosso m\u00e9todo pode identificar autonomamente a transi\u00e7\u00e3o de modo da din\u00e2mica\u201d, aponta o autor do artigo.<\/p>\n<p>Segundo os pesquisadores, a maior vantagem do DHAL \u00e9 que esse framework \u00e9 bem intuitivo, permitindo que os rob\u00f4s quadr\u00fapedes subam suavemente no skate e utilizem duas de suas patas para gerar o impulso necess\u00e1rio para o movimento.<\/p>\n<p>Mesmo que esses testes de rob\u00f4s com skates sejam bem \u201csimples\u201d, <strong>a descoberta dos cientistas pode ajudar a desenvolver e aprimorar movimentos dessas m\u00e1quinas em situa\u00e7\u00f5es de uso real. <\/strong>Muitos desses rob\u00f4s s\u00e3o utilizados em certos parques industriais e at\u00e9 mesmo em conflitos armados, como na guerra entre R\u00fassia e Ucr\u00e2nia.<\/p>\n<p>\u201cAgora planejamos aplicar essa estrutura a outros cen\u00e1rios, como manipula\u00e7\u00e3o h\u00e1bil (ou seja, a manipula\u00e7\u00e3o de objetos com v\u00e1rios dedos ou bra\u00e7os). Espera-se que o DHAL preveja o contato com mais precis\u00e3o, permitindo assim que algoritmos de planejamento e controle tomem melhores decis\u00f5es\u201d, finaliza Sangli Teng.<\/p>\n<p>Para mais informa\u00e7\u00f5es do mundo da rob\u00f3tica, vale a pena ficar ligado no TecMundo. Inclusive, <a href=\"https:\/\/www.tecmundo.com.br\/produto\/402357-teste-com-lampada-da-pixar-mostra-possivel-prototipo-de-robo-da-apple.htm\">um rob\u00f4 da Apple em formato de lumin\u00e1ria da Pixar foi testado<\/a> e gravado recentemente.\u00a0<br \/>\u00a0<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Voc\u00ea j\u00e1 deve ter visto por a\u00ed alguns desses v\u00eddeos onde rob\u00f4s de quatro patas fazem absolutamente de tudo, mas agora a ci\u00eancia chegou a outro n\u00edvel e os rob\u00f4s aprenderam a andar de skate. Pesquisadores conseguiram criar um novo framework para essas m\u00e1quinas, proporcionando uma movimenta\u00e7\u00e3o suave sob as quatro rodas dos skates. A descoberta foi realizada por cientistas do Laborat\u00f3rio de Autonomia Computacional e Rob\u00f3tica da Universidade de Michigan e da Universidade de Ci\u00eancias do Sul. Todo o processo foi documentado em um artigo, onde o autor principal, Sangli Teng, explica que esses rob\u00f4s quadr\u00fapedes n\u00e3o t\u00eam uma locomo\u00e7\u00e3o que considera uma \u201cintera\u00e7\u00e3o rica\u201d em contato com objetos, como o skate. O trabalho da equipe foi pautado em criar uma sequ\u00eancia de processos para permitir que os rob\u00f4s realizassem movimentos guiados por contato, como andar de skate. A \u00fanica forma de conseguir isso era desenvolver um framework totalmente novo, chamado de Aprendizagem de Aut\u00f4matos H\u00edbridos de Tempo Discreto (DHAL). Basicamente, um framework \u00e9 um conjunto de estruturas pr\u00e9-definidas que pode ser usado em diversos campos. Neste caso, \u00e9 como se fosse um grande manual para que os rob\u00f4s de quatro patas possam andar de skate. Rob\u00f4s agora fazem movimentos mais complexos Por mais que o v\u00eddeo mostre os rob\u00f4s realizando movimentos aparentemente bem simples e controlados, o processo at\u00e9 chegar nesse resultado \u00e9 complexo. O DHAL basicamente permite que os rob\u00f4s consigam realizar transi\u00e7\u00f5es de movimento cont\u00ednuas e discretas paralelamente, ou seja, executar movimentos suaves e bruscos \u2014 como um animal faria. \u201cPor exemplo, quando uma bola quicando interage com o solo, a bola tem uma din\u00e2mica cont\u00ednua no ar e transi\u00e7\u00f5es de estado discretas ao colidir com o solo\u201d, explica Teng. Em sistemas animados, como de um rob\u00f4, \u00e9 extremamente complexo realizar essas transi\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas e discretas ao mesmo tempo. O motivo para isso \u00e9 que o n\u00famero de possibilidades para novas transi\u00e7\u00f5es cresce exponencialmente r\u00e1pido, dificultando a previsibilidade do movimento. Os rob\u00f4s desempenham apenas movimentos mais simples, mas isso deve mudar no futuro (Imagem: Universidade de Michigan) Com o framework gerado, esse conjunto consegue identificar e aprender sobre essas transi\u00e7\u00f5es repentinas, e reduzindo o efeito descont\u00ednuo que afeta os rob\u00f4s. \u201cTudo no DHAL \u00e9 heur\u00edstico e mostramos que nosso m\u00e9todo pode identificar autonomamente a transi\u00e7\u00e3o de modo da din\u00e2mica\u201d, aponta o autor do artigo. Segundo os pesquisadores, a maior vantagem do DHAL \u00e9 que esse framework \u00e9 bem intuitivo, permitindo que os rob\u00f4s quadr\u00fapedes subam suavemente no skate e utilizem duas de suas patas para gerar o impulso necess\u00e1rio para o movimento. Mesmo que esses testes de rob\u00f4s com skates sejam bem \u201csimples\u201d, a descoberta dos cientistas pode ajudar a desenvolver e aprimorar movimentos dessas m\u00e1quinas em situa\u00e7\u00f5es de uso real. Muitos desses rob\u00f4s s\u00e3o utilizados em certos parques industriais e at\u00e9 mesmo em conflitos armados, como na guerra entre R\u00fassia e Ucr\u00e2nia. \u201cAgora planejamos aplicar essa estrutura a outros cen\u00e1rios, como manipula\u00e7\u00e3o h\u00e1bil (ou seja, a manipula\u00e7\u00e3o de objetos com v\u00e1rios dedos ou bra\u00e7os). Espera-se que o DHAL preveja o contato com mais precis\u00e3o, permitindo assim que algoritmos de planejamento e controle tomem melhores decis\u00f5es\u201d, finaliza Sangli Teng. Para mais informa\u00e7\u00f5es do mundo da rob\u00f3tica, vale a pena ficar ligado no TecMundo. 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