El perro robot puede caminar después de UNA hora de entrenamiento, ya que los científicos esperan que pueda jugar a buscar en el futuro
Los científicos revelaron un perro robot que puede aprender a caminar solo en una hora.
En un video publicado por los investigadores, al principio se ve al robot de 4 patas agitando las piernas en el aire y luchando, pero después de solo 10 minutos puede dar pasos, y para la marca de una hora camina con bastante facilidad, rodando fuera de su hacia atrás e incluso navegar siendo atropellado con un palo por uno de los investigadores.
A diferencia de muchos robots, a este no se le mostró qué hacer de antemano en una simulación por computadora.
Danijar Hafner, investigador de inteligencia artificial de la Universidad de California, Berkeley, trabajó con sus colegas para entrenar al robot mediante el aprendizaje por refuerzo.
Un perro robótico ha sido entrenado para caminar, rodar y sortear obstáculos en aproximadamente una hora, revelan investigadores de la Universidad de California en Berkeley. En la foto de arriba, el robot en la marca de cinco minutos
Este tipo de aprendizaje automático se refiere a algoritmos de entrenamiento al recompensarlos por realizar ciertas acciones dentro de su entorno.
El equipo usó un algoritmo llamado Dreamer que funciona a partir de experiencias pasadas para construir un modelo del mundo real y también permite que el robot realice cálculos de prueba y error.
«El algoritmo Dreamer se ha mostrado recientemente muy prometedor para el aprendizaje a partir de pequeñas cantidades de interacción mediante la planificación dentro de un modelo de mundo aprendido», afirman los investigadores en su papelque aún no ha sido visto por pares.
‘Aprender un modelo mundial para predecir los resultados de acciones potenciales permite planificar con imaginación, reduciendo la cantidad de prueba y error necesaria en el entorno real’.
Los investigadores utilizaron un algoritmo llamado Dreamer que aprovecha las experiencias pasadas para construir un modelo del mundo real para que el robot aprenda. En la foto de arriba está el robot a los 30 minutos.
«El aprendizaje por refuerzo será una herramienta fundamental en el futuro del control de robots», compartió un científico que no está afiliado al estudio. En la foto de arriba está el robot a los 40 minutos.
Después de que el robot aprendiera a caminar, también podría aprender a adaptarse a otros resultados menos predecibles, como que los investigadores lo pincharan con un palo.
El problema es que tu simulador nunca será tan preciso como el mundo real. Siempre habrá aspectos del mundo que te estás perdiendo», explica Hafner a Revisión de tecnología del MIT.
En la marca de una hora, el perro robótico, en la foto de arriba, puede navegar en su entorno bastante bien, darse la vuelta y más
Jonathan Hurst, profesor de robótica en la Universidad Estatal de Oregón que no está directamente afiliado a la investigación, le dice a la publicación tecnológica que los hallazgos del equipo dejan en claro que «el aprendizaje por refuerzo será una herramienta fundamental en el futuro del control de robots».
Incluso con el aprendizaje por refuerzo, el mundo de enseñar a los robots a actuar correctamente en el mundo real es extremadamente desafiante, ya que los ingenieros deben programar si cada acción es recompensada o no en función de si los científicos la desean.
«Si bien Dreamer muestra resultados prometedores, el aprendizaje en el hardware durante muchas horas crea un desgaste en los robots que puede requerir intervención humana o reparación», afirman los investigadores en el estudio. En la imagen de arriba, el robot navega por un obstáculo.
‘Un especialista en robótica tendrá que hacer esto para todas y cada una de las tareas [or] problema que quieren que resuelva el robot’, explica a MIT Technology Review Lerrel Pinto, profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad de Nueva York, que se especializa en robótica y aprendizaje automático.
Eso equivaldría a una cantidad voluminosa de código y una variedad de situaciones que simplemente no se pueden predecir.
El equipo de investigación cita otros obstáculos para este tipo de tecnología:
«Si bien Dreamer muestra resultados prometedores, el aprendizaje en el hardware durante muchas horas crea un desgaste en los robots que puede requerir intervención o reparación humana», afirman en el estudio.
“Además, se requiere más trabajo para explorar los límites de Dreamer y nuestras líneas de base entrenando durante más tiempo.
«Finalmente, vemos abordar tareas más desafiantes, potencialmente combinando los beneficios del aprendizaje rápido del mundo real con los de los simuladores, como una dirección de investigación futura impactante».
Hafner dice que espera enseñarle al robot cómo obedecer órdenes habladas y conectar cámaras al perro para darle visión, todo lo cual le permitiría realizar actividades caninas más típicas, como jugar a buscar objetos.
En un estudio separado, los investigadores del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes de Alemania (MPI-IS) revelaron en una nueva investigación que su perro robótico, apodado Morti, puede aprender a caminar fácilmente usando un algoritmo complejo que incluye sensores en sus pies.
«Como ingenieros y especialistas en robótica, buscamos la respuesta mediante la construcción de un robot que presenta reflejos como un animal y aprende de los errores», dice Felix Ruppert, ex estudiante de doctorado en el grupo de investigación Dynamic Locomotion en MPI-IS, en un declaración.
‘Si un animal tropieza, ¿es eso un error? No si sucede una vez. Pero si tropieza con frecuencia, nos da una medida de qué tan bien camina el robot.’
El perro robot funciona mediante el uso de un algoritmo complejo que guía cómo aprende.
La información de los sensores de los pies se compara con los datos del modelo de médula espinal de la máquina que se ejecuta como un programa dentro de la computadora del robot.
El perro robótico aprende a caminar comparando constantemente la información del sensor establecida y esperada, ejecutando bucles reflejos y adaptando la forma en que regula sus movimientos.
Científicos del Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes en Alemania entrenaron a un perro robótico conocido como Morti para caminar usando algoritmos
