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Este robot se enseñó a sí mismo a caminar con inteligencia artificial, aprendizaje por refuerzo

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Desde que surgió el concepto de robótica, el sueño a largo plazo siempre ha sido robots humanoides que pueden vivir entre nosotros sin representar una amenaza para la sociedad. A lo largo de los años, después de muchos avances, hemos visto empresas de robótica crear robots de alta gama diseñados para diversos fines. Ahora, tenemos un par de piernas robóticas que se ha enseñado a caminar por sí solo.

Investigadores desarrollados en la Universidad de California, Berkley, Cassie es esencialmente un par de piernas robóticas sin el torso. A primera vista, parece un poco espeluznante, pero cuando lo ves aprender a caminar por prueba y error, parece (al menos los movimientos) como un recién nacido tratando de caminar por primera vez.

¿Por qué el Robot Cassie es especial?

Ahora, podría estar pensando que ya hemos visto a los robots caminar en el mundo de hoy. Robots como Spot y Atlas de Boston Dynamics han ganado mucha popularidad en Internet, gracias a su video viral que se lanzó a principios de este año. Entonces, ¡los robots andantes son noticias viejas! Entonces, ¿qué tiene de especial Cassie?

Bueno, resulta que coreografiar una secuencia sincronizada de movimientos en robots es mucho más fácil que enseñarle a un robot a caminar solo. En el video de baile de robots de Boston Dynamics, hemos visto a los robots actuar en un espacio confinado dentro de un laboratorio avanzado. Entonces, como puede imaginar, requirió muchos ajustes por parte de los expertos en robótica para programar esos movimientos de baile en los robots.

Sin embargo, imagina si tuvieran que enseñar a los robots a aprender a bailar por sí mismos. Habría sido un huevo difícil de romper, ¿no?

¿Cómo descifraron el código los investigadores?

En el caso de Cassie, los investigadores utilizaron la técnica de aprendizaje por refuerzo para enseñar a la máquina a aprender a caminar por sí misma. Es una técnica de prueba y error que los investigadores utilizan para entrenar el comportamiento complejo de una IA. Entonces, usando la técnica, Cassie aprendió una variedad de movimientos como caminar agachado y caminar con una carga inesperada desde el suelo hacia arriba.

Los investigadores utilizaron dos niveles de entornos virtuales para entrenar a Cassie. Al principio, utilizaron una gran base de datos de movimientos de robots para entrenar a una versión simulada de Cassie para que aprendiera a caminar por sí misma. Luego transfirieron esta simulación a un segundo entorno virtual. El segundo entorno virtual, denominado SimMechanics, esencialmente refleja la física del mundo real con un alto grado de precisión. Entonces, cuando la versión simulada pudo caminar en SimMechanics, los investigadores instalaron el modelo de caminar en el robot real.

Una vez instalado, Cassie pudo aprender a caminar por sí mismo sin ningún ajuste adicional. Durante el transcurso del entrenamiento, el par de piernas robóticas pudieron caminar sobre superficies resbaladizas y ásperas, transportar cargas inesperadas y resistir las caídas cuando se las empujó. Durante la prueba, Cassie se resistió a caer incluso cuando dañó dos motores en su pierna derecha.

Aunque todo esto suena emocionante, Cassie todavía se encuentra en las etapas iniciales de desarrollo. Sin embargo, los expertos en robótica de la Universidad de Stanford, el Imperial College de Londres y Zhongyu Li, que trabajó en Cassie con su equipo, creen que estos son los pasos fundamentales para crear robots humanoides avanzados que puedan fusionarse sin problemas en las sociedades humanas en el futuro.

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