O aprendizado supervisionado clássico utiliza conjuntos de validação para calcular métricas como precisão e erro médio quadrático, servindo como indicadores da capacidade de generalização do modelo. No entanto, em contextos de aprendizado por imitação para robótica, não há consenso sobre as melhores práticas para usar um conjunto de validação, pois a taxa de sucesso – a taxa de tentativas bem-sucedidas de um robô em realizar uma tarefa – deve ser considerada.

Diferentemente do aprendizado supervisionado, a taxa de sucesso só pode ser calculada no ambiente de teste, tornando as métricas tradicionais de validação, como a perda de validação ou erro médio quadrático (MSE), inadequadas para prever o desempenho real do robô. Essa falta de correlação foi confirmada por diferentes experimentos realizados em ambientes simulados, como PushT e Aloha Transfer Cube.

Os resultados dos experimentos mostram que, enquanto a perda de validação aumentava, a taxa de sucesso melhorava, demonstrando que a validação convencional não é uma boa prática para a seleção de pontos de verificação em aprendizado robótico. Assim, os autores defendem uma abordagem qualitativa para avaliar o progresso do robô, focando no aprendizado de novas capacidades e fluidez dos movimentos.

1. Taxa de sucesso não pode ser determinada usando um conjunto de validação.

2. Perdas de validação não preveem o desempenho em tarefas reais.

3. Resultados divergentes entre perda de validação e taxa de sucesso foram observados.

4. Abordagens qualitativas podem ser mais eficazes na avaliação de robôs.

5. A experiência prática em ambientes reais é crucial para validação.

A pesquisa conclui que usar a perda de validação para interromper o treinamento pode ser contraproducente. Em vez disso, a avaliação qualitativa, incluindo avaliações frequentes das capacidades do robô, pode ser mais eficaz para melhorar o desempenho.

- Treinamento até a taxa de sucesso desejada. - Avaliações práticas para determinar progresso. - Utilização de simulações para prever desempenho real. - Monitoramento de melhorias na fluidez dos movimentos.

Essas descobertas ressaltam a importância de repensar como a validação é conduzida no aprendizado de robôs, sugerindo que a ênfase deve ser colocada na observação prática do desempenho em vez de confiar em métricas de validação tradicionais.

Os resultados desta pesquisa sugerem que a aplicação de métodos convencionais de validação pode não ser apropriada na robótica moderna. É essencial que os pesquisadores e engenheiros adotem práticas que priorizem a avaliação qualitativa e a adaptação contínua dos robôs. Para mais conteúdos atualizados diariamente, inscreva-se na nossa newsletter e mantenha-se informado sobre inovações em tecnologia robótica.

FONTES:

1. Hugging Face Blog

2. Stanford AI Blog

3. Research Paper on Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies

4. Diffusion Policy Paper

5. Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware