Métodos de aprendizaje para robots: PR2 Playpen

Hemos visto anteriormente en fieras de la ingeniería como los creadores del robot PR2 lograban dotarle de la capacidad de doblar la ropa, jugar al billar o buscarte una cerveza en el frigorífico. Sin embargo, ¿podría recoger una cuchara, hacer palomitas, limpiar el suelo?. Los ingenieros del Georgia Tech han construido lo que en su departamento de robótica han bautizado como “PR2 Playpen”, que sirve para mantener a su adorable robot entretenido todo el día a la vez que aprende nuevas tareas.

Los robots tienen problemas muy particulares con conceptos abstractos, e incluso a la hora de conectar los puntos entre dos conceptos muy similares. Como tales, tienen dificultades para interactuar con los objetos de los que no tienen específicamente instrucciones previas para manejarlos. Así que incluso si un robot sabe cómo manipular, por ejemplo, una cuchara de sopa, podría confundirse a la hora de emplear una cuchara de ensalada más grande a pesar de que los dos son, al menos en concepto y en el uso la misma cosa.

Hay dos maneras de superar esto: enseñar a un robot a familiarizarse con todos los objetos posibles en el mundo, o crear algoritmos que ayuden al robot en la manera de manipular ciertos objetos por su propia cuenta, sin experiencia previa. La última opción es, naturalmente, ideal, y eso es lo que trata el PR2 Playpen. Pero mejor, veámoslo en acción.

Una cinta transportadora mantiene un flujo constante de objetos que entran en el espacio de trabajo del robot, donde los algoritmos actúan ayudando al PR2 a estudiarlos y evaluarlos, para posteriormente tratar de manipularlos. De forma autónoma, el robot maneja diferentes estrategias para recoger todos los objetos y luego devolverlo al área de trabajo, contribuyendo a través de cada una de estas acciones, en la mejora de la forma de interactuar. El PR2 Playpen no requiere de supervisión, por lo que podría estar todo el día y toda la noche aprendiendo a manejar objetos por sí solo, a partir de sus algoritmos capacitativos.

Lo que muchos comienzan a denominar como “ingeniería del aprendizaje” jugará un papel más importante en la robótica autónoma del futuro, ¿apasionante verdad?.

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