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jueves, 11 de mayo de 2017

¡INCREÍBLE! El nuevo robot del MIT puede enseñar a sus parientes metálicos.

Construir un robot es difícil. Enseñar a un robot es aún más difícil. Pero enseñar a un robot para hacer su enseñanza para usted puede estar sólo dentro del ámbito de la posibilidad.


Si está construyendo un robot para realizar una tarea específica, como abrir una puerta, por ejemplo, sólo hay algunas maneras de enseñarlo. La mayoría de los robots aprenden a través de la planificación de movimiento, donde un programador especifica cada movimiento de los motores del robot. Algunos robots también pueden aprender observando o imitando a un ser humano que realiza la misma tarea.

Ambos métodos tienen sus inconvenientes. La mímica es un método rápido que sirve bien a un robot cuando realiza una tarea específica, pero cuesta la adaptabilidad del robot. Si se cambia un pequeño detalle, como el tipo o la posición de un pomo de la puerta, el robot tiene que reaprender todo el ejercicio desde cero.

La planificación del movimiento tiene el problema opuesto: muchas condiciones y situaciones diferentes pueden ser programadas en el robot, pero esto toma una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo. Si usted quiere el robot de apertura de puerta más versátil posible, usted necesita pasar incontables horas de programación y maneras de abrir docenas de tipos de puertas.

Un equipo de investigadores en el laboratorio de informática de MIT y de inteligencia artificial (CSAIL) han desarrollado una tecnología que combina estos dos métodos de enseñanza para aprovechar sus fortalezas evitando sus debilidades.



Su tecnología, llamada C-Learn, permite a un robot aprender una tarea a través de la mímica y traducir esa información en algoritmos de planificación de movimiento que otros robots pueden utilizar. Esencialmente, un robot puede aprender una tarea de un humano y luego enseñar esa tarea a otros robots.

"Al combinar la intuición de aprender de la demostración con la precisión de los algoritmos de planificación de movimiento, este enfoque puede ayudar a los robots a hacer nuevos tipos de tareas que no han podido aprender antes", dice la investigadora Claudia Pérez-'.

En primer lugar, los investigadores dan a los robots información sobre cómo alcanzar y agarrar un número de diferentes objetos en un número de diferentes posiciones y orientaciones. Esta información forma una especie de 'Biblioteca' a la que el robot puede acudir cuando necesita saber cómo realizar una tarea específica.

Luego, el investigador demuestra la tarea que quieren que el robot realice, y el robot selecciona las entradas de su 'librería' que contiene la información que necesita para realizar esa tarea. A continuación, el robot construye un algoritmo de planificación de movimiento que otros robots pueden utilizar para realizar la misma tarea.

De esta manera, el algoritmo C-Learn hace que la planificación del movimiento sea mucho más fácil. En lugar de programar manualmente en una amplia gama de posibles movimientos para cada tarea, los programadores pueden confiar en una sola biblioteca compartida. Y debido a  los movimientos que un robot C-Learn hace,  no son difíciles de codificar estos robots y serán más adaptables y sensibles a los cambios.

El siguiente paso para el equipo de C-Learn es mejorar el algoritmo para manejar circunstancias aún más diferentes, tales como evitar colisiones y una planificación más compleja de varios pasos. Eventualmente C-Learn podría ser utilizado para enseñar una amplia variedad de robots de construcción industrial a los robots de eliminación de bombas.

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