Destreza robótica: por qué los robots pueden realizar cálculos complejos inconveniente no pelar un cable

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Destreza robótica: por qué los robots pueden realizar cálculos complejos inconveniente no pelar un cable

Hace unas semanas, Bill Gates publicaba en el MIT Technology Review su selección de “10 tecnologías de vanguardia” que, en su opinión, iban a generar titulares (y, quizás, acaecer a a la historia) este año.

Así, al lado de vacunas personalizadas para el cáncer, los reactores de fisión nuclear de 4ª generación o la carne cultivada en laboratorio, Gates argot además de la citada ‘destreza robótica’, la búsqueda de robots con la capacidad, por ejemplo, para simpatizar realizando su labor en el punto los objetos que tenían que manipular variaban ligeramente su posición, o eran sustituidos por otro.

Nuestras manos, por delante de la adhesión tecnología (por ahora)

Hoy en aniversario es usual revelar en las fábricas brazos robóticos, máquinas capaces de sustituirnos realizando tareas tan las de ensamblar piezas, soldarlas o pintarlas; mas recientemente se han agregado las manos robóticas, que reproducen la apariencia de las manos humanas y mejoran la aptitud de recoger y trasladar objetos.

Sin embargo, en el sector industrial sigue habiendo tareas -aparentemente nimias, inconveniente fundamentales- que los robots de actualidad en aniversario no aire capaces de acarrear a cabo, por requerir desplazamientos extremadamente sutiles de dedos y manos, cosas tan pelar un cable, desatar un nudo o alinear ciertos destornilladores con las ranuras de un tornillo.

Todas ellas aire tareas en las que el manejo conciliador de las manos está mucho por delante de la aptitud de percepción, movimiento y precisión de cualquier opcion robótica (y ya no hablemos de tareas que requieren el utilización simultáneo de 2 manos, tan el sustitucion de las pilas de un potestad a distancia).

La extensa porción de la corteza motora humana dedicada a la manipulación, de este metodo tan el grande número y el grado de sensibilidad de los mecanorreceptores en nuestras palmas y yemas de los dedos aire indicaciones de la importancia de que la manipulación posee en nuestras vidas (y, encima todo, de la que tuvo para nuestros mas directos antepasados).

Pensamos que nuestra don es un complicado aparato que adjunta huesos, piel y 26 huesos, coordinados a altitud inconsciente por el cerebro. Cuando agarramos poco y lo manipulamos, podemos rondar realizando presión con cierta aviso de la superficie de los dedos, inconveniente rondar deslizando, simultáneamente, otra aviso de la semejante por el objeto.

Adam Spiers, investigador del Laboratorio GRAB (‘Grasping & Manipulation, Rehabilitation Robotics, and Biomechanics’) la Universidad de Yale, explica que esa conjunción “de interacciones de acento y fricción son, en realidad, poco arreglado complicado, inconveniente damos por sentado que es poco mucho sencillo de hacer”.

Muchas de nuestras reacciones a lo largo de el proceso de manipulación tutorial de objetos aire intuitivas: no somos consciente de cómo las llevamos a cabo, y eso afecta en nuestra aptitud para reproducirlas recurriendo a la tecnología.

Sin embargo, hay científicos laborando (y realizando prometedores avances) en dotar a los robots de lo que se ha entregado en llamar ‘destreza robótica’. Y están atrayendo la atención de los grandes emprendedores del sector tecnológico.

El arquetipo de Dactyl y TossingBot

Citando un paper publicado hará ya una década por investigadores del Instituto de Ciencia y Tecnología Avanzada de Corea, “la destreza es un concepto arreglado extenso en el lenguaje común, en el que intervienen aspectos vinculados acierto a la habilidad tan la estabilidad a la hora de realizar desplazamientos con el final de manipular objetos”.

Y pese a que un robot no puede ser programado para revelar la forma de agarrar cualquier objeto con sólo mirarlo, sí contamos con técnicas para que aprenda por sí semejante a hacerlo. Por lo general, la elección favorita de los investigadores para tratar de enseñar a una IA a controlar un robot físico es solicitar al aprendizaje por refuerzo.

Pero inclusive esta revolucionaria técnica conlleva una abanico de contratiempos; recordemos que el aprendizaje por refuerzo se cimenta en constantes procesos de prueba y error: instruirse a manejar algo, ya sean las estrategias de un videojuego o la manipulación de una caja física, requiere de asamblea (generalmente, años).

Mano Robotica No, ‘Dactyl’ tampoco está a la altura de la destreza de la don humana.

Cuando hablamos de un videojuego el asunto es mas o carencia sencillo: recurrimos a un ambiente virtual acelerado en el que un bot puede instruirse lo igual a 45.000 de nuestros años en tan sólo 10 meses. Pero ¿qué realizar en el punto se trata de una labor a realizar en el planeta real?

Los investigadores de OpenAI se propusieron hará unos meses enseñar a un una don robótica a manipular un cubo inclusive que consiguiera cambiarlo de situacion y recurrieron para ello, también, a los entornos virtuales acelerados. Pero con una diferencia: empezaron a meter cambios aleatorios en determinadas condiciones de la misma, para que el aparato aprendiera a lidiar con lo inesperado.

Así, podían cambiar los colores y tamaños de la don y/o del cubo virtual, o don lo resbaladizo y/o pesado que éste fuera; alteraron la gravedad y inclusive agregaron ruido visual aleatorio. La alteración de la gravedad, por ejemplo, resultó fundamental para que la IA aprendiera la relevancia del grado de inclinación de la mano a la hora de eludir que el cubo se caiga.

Durante nuestros primeros meses de vida aprendemos de forma mucho similar, pese a que no nos acordemos. Aunque, eso sí, aprendemos mas rápido: el aparato producido por OpenAI, bautizado tan Dactyl, requirió de 6114 CPUs y 8 GPUs de Nvidia funcionando a lo largo de cien años virtuales inclusive que logró realizar esto:

Smruti Amarjyoti, del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, destaca que pese a que el método de entrenamiento (bautizado tan ‘aleatorización de dominios’ por OpenAI) no es 100% novedoso, sus resultados sí lo son: “Los desplazamientos [de Dactyl] aire elegantes […] y altamente sofisticados”.

Por otra aviso Antonio Bicchi, profesor de robótica en el Istituto Italiano di Tecnologia, señaló sus limitaciones: la labor “se sigue limitando a una labor específica y en condiciones altamente favorables (la don está hacia arriba, de metodo que el entregado cae en la palma)”.

Pero, ¿es aún Dactyl el último grito en lo que se refiere a destreza robótica? Quizá sí en el campo de las manos artificiales, inconveniente existen mas tipos de destreza. TossingBot, exhibido hará unas semanas por Google, es un arquetipo de ello.

Se trata de un robot ‘pick-and-place’ (de recogida y colocación) capaz de agarrar objetos y tirarlos en el interior de cajas situadas afuera de su rango natural de movimientos, íntegramente eso recurriendo al descomposición de la info encima su ambiente captada a través de unas cuantas cámaras (incluyendo, por ejemplo, el lugar adonde los objetos caen tras lanzarlos). Tras realizar 10.000 lanzamientos de objetos de íntegramente persona (desde plátanos de plástico a pelotas de ping-pong) su porcentaje de aciertos asciende al 86%.

En el asunto de Dactyl, sus propios productores reconocen que aún es mucho torpe tan para ser usado en en el aniversario a aniversario de fábricas y almacenes, inconveniente sí creen que su creación (y otras similares, tan pueda ser TossingBot) marcan el sendero para que, con el asamblea los robots sean capaces subirse nuestros aparatos, colocar nuestros lavavajillas, e inclusive apoyar a alzar a las personas mas grandes de sus camas.

Imagen | Bautsch

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La noticia Destreza robótica: por qué los robots pueden realizar cálculos complejos inconveniente no pelar un cable fue publicada originalmente en Xataka por Marcos Merino .

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