Habíamos visto una gran variedad de robots cuyas acciones se basaban en la programación que ejercía el hombre sobre la máquina anteriormente. En otros casos el robot ha imitado las acciones del hombre. Lo que nunca habíamos explorado es que un robot pudiera transmitirle sus conocimientos a otro robot.

Este es precisamente el campo que los investigadores del Laboratorio de Inform√°tica e Inteligencia Artificial del MIT est√°n explorando. Una especie de m√©todo de ense√Īanza bajo el nombre de C-LEARN que permite, por una parte ense√Īar a los robots a c√≥mo realizar ciertas tareas, y por otra a los propios robots ense√Īar a otros robots c√≥mo realizar esas mismas tareas.

¬ŅC√≥mo? Tal y como explican, el sistema le da al robot una base de conocimiento con informaci√≥n sobre c√≥mo alcanzar y agarrar objetos diferentes. Luego y a trav√©s de una interfaz 3D, al robot se le muestra una demostraci√≥n sobre una variedad de acciones, por ejemplo a recoger un cilindro o abrir una puerta. La tarea se divide en una serie de ‚Äúmomentos importantes‚ÄĚ que los investigadores denominan como ‚Äúkeyframes‚ÄĚ, es decir, pasos que el robot necesita para realizar correctamente la tarea.

Optimus. MIT

Para llevar a cabo las pruebas han utilizado un peque√Īo robot llamado Optimus. Una vez que Optimus aprende c√≥mo llevar a cabo una tarea, permite transferir ese conocimiento a Atlas, otro robot de dos metros y medio. Seg√ļn explica Claudia P√©rez-D‚ÄôArpino:

Al combinar la intuici√≥n del aprendizaje de la demostraci√≥n con la precisi√≥n de los algoritmos de planificaci√≥n de movimiento, este enfoque puede ayudar a los robots hacer nuevos tipos de tareas que no han sido capaces de aprender antes, como el montaje y ensamblaje de m√ļltiples etapas con sus dos brazos.

El enfoque es similar a cómo aprenden los seres humanos: toman lo que ya saben y vinculan esa información a una demostración de cómo se hace algo. No podemos aprender mágicamente en una sola demostración, así que tomamos nueva información y la comparamos con el conocimiento previo.

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D’Arpino dice que Optimus pudo realizar sus tareas con un 87,5 % de precisión después de una sola demostración. Con una ligera orientación humana para corregir las inexactitudes de los sensores, el robot podría realizar sus tareas con una precisión del 100%.

Incre√≠ble, aunque no exento de pol√©mica seguramente. El aspecto m√°s importante (y perturbador) de este desarrollo es que esta t√©cnica permite a los robots ense√Īar efectivamente nuevas habilidades a otros robots, incluso aquellos que tienen sistemas de movimiento muy diferentes. Creo que es el momento perfecto para que alguien llame a James Cameron. [Motherboard]