Los investigadores están logrando avances monumentales en la mejora de la destreza robótica y la detección táctil. ¿El objetivo? Robots capaces de manipular objetos con la delicadeza y precisión de las manos humanas.
A la vanguardia de este campo de investigación se encuentra un estudio pionero del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT. El equipo abordó el intrincado reto de la manipulación por contacto, un campo en el que los robots interactúan con objetos de formas complejas.
«El principal reto de la planificación por contacto es la naturaleza híbrida de la dinámica de contacto», señala el estudio.
El aprendizaje por refuerzo es una técnica utilizada por la IA para entrenar un modelo basado en recompensas y castigos. Los investigadores utilizaron un método de aprendizaje por refuerzo llamado «suavizado» para simplificar el proceso de percepción de los seres vivos y hacerlo replicable a un robot primitivo.
Además, su método, combinado con la planificación del movimiento basada en el muestreo, allana el camino para manipulaciones más complejas en las que intervienen numerosos puntos de contacto. Dicho de otro modo: Utilizar las dos manos para manipular un objeto e interactuar con él. Sus experimentos han demostrado la capacidad de generar movimientos complejos en cuestión de minutos, un salto significativo respecto a las horas que exigen los métodos tradicionales de RL.
Más robots que aprenden con IA
Paralelamente, la Universidad de Bristol (Reino Unido) presentó «Bi-Touch», un pionero sistema robótico táctil de doble brazo. «Proponemos un conjunto de tareas de manipulación bimanual adaptadas a la retroalimentación táctil: bi-empujar, bi-reorientar y bi-recolectar», reza el documento de investigación. Este sistema, a través de un aprendizaje por refuerzo profundo de simulación a simulación real, puede dominar intrincadas tareas de manipulación, como empujar objetos en colaboración y girarlos con destreza.
En la costa oeste, investigadores de la Universidad de Stanford enseñan a los robots tareas complejas mediante demostraciones humanas en vídeo. Su método, que emplea grabaciones de cámara enmascarada ojo en mano, evita la necesidad de costosas traducciones de imágenes entre los dominios humano y robótico.
«Los vídeos de humanos realizando tareas, por otra parte, son mucho más baratos de recopilar, ya que eliminan la necesidad de experiencia en teleoperación robótica», argumentan los investigadores en su artículo académico.
Básicamente, al igual que la gente aprende viendo tutoriales en YouTube, estos investigadores utilizan vídeos para enseñar a sus robots a hacer algunas cosas, y su método ha aumentado las tasas de éxito en nuevos entornos de prueba en un impresionante 58% en comparación con el entrenamiento tradicional de datos de robots.
Estos estudios pioneros allanan colectivamente el camino hacia robots capaces de manipular objetos con matices similares a los humanos. Estos avances podrían redefinir sectores como la fabricación o los quirófanos. Imaginemos una intervención quirúrgica en la que un robot, impulsado por la IA, asista al cirujano y mejore la precisión y los resultados.
Así que, aficionados a la ciencia ficción, no temáis. Los robots amistosos no tienen por qué descartar la posibilidad de que la humanidad coexista con algún que otro encantador robot cascarrabias. Mientras los robots se limiten a discutir con sus compañeros humanos en lugar de eliminarlos, no tendremos problemas.
