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Este personaje aprendió a realizar diversas acrobacias mediante la observación de un humano.

Robótica

Este robot virtual se autoenseña artes marciales como en 'Matrix'

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El personaje repite una y otra vez los movimientos y las acrobacias en un entorno simulado hasta que los imita a la perfección. La técnica podría revolucionar la creación de videojuegos y películas de animación, y también el entrenamiento de robots reales para hacer tareas complejas

  • por Will Knight | traducido por Mariana Díaz
  • 19 Abril, 2018

En un futuro no muy lejano, los personajes de videojuego podrán practicar patadas de kung-fu en un dojo virtual , y después poner en práctica lo aprendido dentro del propio videojuego.

Un equipo de investigación de inteligencia artificial (IA) de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) y la Universidad de Columbia Británica (Canadá) han creado personajes virtuales capaces de imitar los movimientos de un ser humano mientras practica artes marciales, parkour y otras acrobacias. Los personajes repiten los movimientos una y otra vez hasta que los dominan a la perfección.

El trabajo podría revolucionar los métodos de producción de videojuegos y las películas. En lugar de planear las acciones de un personaje a un nivel de detalle increíblemente minucioso, los animadores podrán alimentar un programa con imágenes reales hacer que sus personajes repliquen los movimientos mediante la práctica. Después, solo habría que añadir al personaje ya entrenado a un escenario de película o videojuego.

El mismo algoritmo se puede utilizar para enseñar una amplia gama de habilidades físicas desafiantes.

Foto: El algoritmo también es capaz de aprender una amplia gama de habilidades físicas desafiantes.

"Un artista solo tiene que dar algunos ejemplos, después, el sistema es capaz de adaptarlos a cualquier situación", afirma el estudiante de doctorado en la Universidad de California en Berkeley (UC Berkeley) Jason Peng, quien llevó a cabo la investigación.

Los personajes virtuales desarrollados por Peng utilizan una técnica de inteligencia artificial conocida como aprendizaje reforzado, que imita la flexibilidad de los animales para aprender (ver TR10 2017: aprendizaje reforzado).

Los investigadores capturaron los movimientos de una serie de expertos en artes marciales y acrobacias. Después, el personaje virtual intenta replicar cada movimiento y recibe un refuerzo positivo cada vez que su actuación se parece más a la del experto. El enfoque requiere que el personaje virtual tenga un cuerpo físicamente realista y que habite en un mundo con leyes físicas concretas.

Esto significa que el propio algoritmo podría entrenar a otro persona virtual para que aprenda a hacer una voltereta hacia atrás e incluso a bailar como Michael Jackson. "En realidad, se puede resolver una amplia gama de problemas en la animación", dice el profesor asistente de UC Berkeley Sergey Levine, quien también está involucrado en el proyecto.

Los personajes generados por ordenador en los videojuegos y películas de alto presupuesto pueden parecer realistas, pero son poco más que marionetas digitales que siguen un guion que ha sido cuidadosamente coreografiado.

Tanto el sector de la animación como de los videojuegos ya están explorando los softwares que añaden capacidades físicas realistas a los personajes. El CEO de Ziva Dynamics, James Jacobs, cuya compañía de animación se especializa en diseñar personajes con este tipo de características, dice que el aprendizaje reforzado puede dar más realismo tanto al comportamiento como a la apariencia de los personajes. "Hasta ahora, se usaban enfoques mucho más simples. En este caso, se está entrenando un modelo de cálculo para comprender cómo se mueve un humano. Después, solo hay que dirigirlo, comenzar a aplicar fuerzas externas, y el modelo se adaptará a su entorno", explica Jacobs.

El proceso de aprendizaje de refuerzo implica un progreso gradual y una caída extraña.

Foto: El proceso de aprendizaje reforzado implica un progreso gradual, sin obviar las caídas puntuales.

El enfoque podría resultar útil más allá de los videojuegos y los efectos especiales. Los robots del mundo real podrían aprender a realizar tareas complejas con esta técnica. Por ejemplo, un robot podría aprender a poner la mesa entrenando en una simulación, y después llevar a cabo la misma tarea en el mundo físico.

Levine cree que los robots acabarán enseñando trucos nuevos a los humanos. El investigador concluye: "Si alguien quiere practicar alguna acrobacia que nadie ha hecho nunca, podría conectarse a este sistema y seguramente obtendría algo muy razonable".

Robótica

 

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