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Inteligencia Artificial

Un software ayuda a los robots a aprender tareas como si fueran niños

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BrainOS imita un sistema de ensayo-error, o aprendizaje supervisado, y se basa en redes neuromóficas que imitan al cerebro

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 24 Septiembre, 2015

Al igual que un niño pequeño aprende rápidamente a reconocer un dulce o a no agarrar un objeto punzante, el software lanzado el miércoles facilitará mucho el entrenamiento de los robots para que aprendan a comportarse a través de la experiencia en lugar de laboriosas programaciones.

El software, llamado BrainOS, fue desarrollado por Brain Corporation, una empresa radicada en San Diego (EEUU) que cuenta con el apoyo del fabricante de chips para móviles Qualcomm.

Ese tipo de software podría conseguir facilitar el uso de los robots. En lugar de escribir un código nuevo o acceder a una interfaz gráfica de usuario, con BrainOS el usuario podría entrenar a un robot para realizar una tarea sencilla, como desplazarse hacia un objeto concreto, al guiarlo manualmente por el proceso primero.

Es especialmente difícil que los robots rindan de forma fiable en entornos complejos y cambiantes, por lo que el aprendizaje representa un enfoque prometedor. Algunos robots comerciales ya son capaces de sencillas hazañas de aprendizaje. Pero BrainOS incluye un abanico de técnicas para el aprendizaje, lo que facilita que los ingenieros de robots se aprovechen de bibliotecas de software para aprender tareas como el reconocimiento de objetos, la navegación y la manipulación.

Brain Corporation demostró el software en un evento de robótica celebrado en Boston (EEUU) el año pasado, utilizando un pequeño prototipo rojo de robot parecido a un Segway con dos cámaras por ojos. Se le podía enseñar un objeto, y luego el robot lo seguiría.

Las capacidades de aprendizaje utilizadas por BrainOS dependen de la introducción de informaciones a una red simulada de neuronas virtuales y sinapsis, y luego la provisión de respuestas positivas o negativas, un proceso conocido como el "aprendizaje supervisado". Este enfoque se ha mostrado especialmente eficaz en años recientes.

Todd Hylton, el vicepresidente ejecutivo de Brain Corporation, dijo en un comunicado escrito que el software de aprendizaje de máquinas está dirigido principalmente a los investigadores académicos en lugar de ingenieros de la industria. "BrainOS ayuda a resolver ese problema al proporcionar un marco central de tecnología que es accesible a los que buscan realizar prototipos, comercializar y monetizar aplicaciones robóticas", dijo Hylton.

Ashutosh Saxena, un profesor adjunto de la Universidad de Stanford (EEUU) que aplica métodos de aprendizaje de máquinas a robots, dice que BrainOS podría resultar atractivo para los que quieran comercializar nuevos tipos de robots. "Existe la necesidad de un producto fácil de usar que combine aptitudes más avanzadas como la visión y la planificación del movimiento", dice.

Brain Corporation también está lanzando una versión de su software con un chip desarrollado por Qualcomm llamado bStem (abreviatura del término en inglés brainstem, que significa tronco encefálico). Este chip también está diseñado para imitar el funcionamiento del cerebro, almacenando y procesando datos en paralelo en lugar de procesarlos en serie. Tales chips neuromórficos se pueden emplear para ejecutar redes neurales simuladas de forma muy eficiente, y Qualcomm es una de varias empresas que esperan comercializar esta tecnología (ver TR10: Chips neuromórficos).

La tecnología robótica está avanzando muy de prisa, gracias en parte a los avances logrados en el hardware, incluidos los chips, sensores y actuadores. Pero el software también está impulsando los progresos. Por ejemplo, el Sistema Operativo Robótico de fuente abierta facilita que los ingenieros añadan nuevas capacidades a un robot sin tener que desarrollar las funcionalidades básicas de cero.

El software de aprendizaje de máquinas avanzado como BrainOS podría posibilitar que otras habilidades más avanzadas sean compartidas entre robots, al aprender los robots de las experiencias de los demás robots.

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