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Los fundadores de Embodied Intelligence Peter Chen, Pieter Abbeel, Rocky Duan, y Tianhao Zhang examinan un robot de Universal Robots que es controlado mediante la realidad virtual y la teleoperación.

Inteligencia Artificial

Meterse dentro del cerebro del robot podría revolucionar su aprendizaje y la fabricación

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La 'start-up' Embodied Intelligence está desarrollando robots de fabricación inteligente que aprenden con trabajadores humanos conectados a través de la realidad virtual. La compañía afirma que la calidad de los datos de entrenamiento que generan podría revolucionar el aprendizaje de máquinas

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 13 Noviembre, 2017

Aunque los robots se están haciendo cargo de cada vez más de tareas de fabricación, siguen siendo relativamente torpes y lentos de programar. Así que una start-up llamada Embodied Intelligence intenta cambiar la situación mediante robots que aprenden a través de la observación, la experimentación y la repetición. La idea de la compañía es que estas máquinas sean entrenadas por teleoperadores humanos equipados con gafas de realidad virtual (RV).

Si la start-up logra algo de lo que pretende, podría tener un gran impacto en la fabricación y tal vez en otras industrias. Los nuevos enfoques que hacen que los robots sean más hábiles y rápidos de aprender revolucionarían la forma en que se realiza el trabajo.

Embodied Intelligence fue fundada por profesor de la Universidad de California en Berkeley (EEUU) Pieter Abbeel junto con varios de sus alumnos estrella (ver Por qué destinar mil millones de dólares para que un robot aprenda a barrer y fregar). Abbeel es experto en aprendizaje automático, y ha realizado innovadores trabajos entrenando robots para que hagan tareas difíciles mediante la práctica y la experimentación (ver TR10: Aprendizaje Reforzado). "El objetivo es llevar las investigaciones de la vanguardia a la robótica y a la fabricación", explica Abbeel. Afirma que las técnicas que su empresa está desarrollando permitirán a los robots hacer una serie de cosas que actualmente resultan demasiado complicadas de programar manualmente.

Estas capacidades incluirán la habilidad para recoger objetos con formas complejas de un contenedor, realizar el montaje de componentes electrónicos y manipular objetos deformables como cables o tejidos. Todas estas funciones podrían traducirse bien a estructuras de fabricación más avanzadas.

La empresa utilizará varios de los métodos más actuales de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje reforzado profundo, el aprendizaje profundo por imitación y el aprendizaje con pocos ejemplos. Cada enfoque intenta imitar las capacidades que aún separan a los humanos de las máquinas cuando se trata de aprender.

Pero aunque Abbeel y sus cofundadores están haciendo un trabajo impresionante con algoritmos de aprendizaje automático, el responsable cree que lo que realmente ayudará a enseñar nuevas habilidades más rápidamente  a los robots es el uso de la teleoperación y la realidad virtual.

Abeel explica: "Puedes ponerte un casco de RV y sumergirte dentro del robot. El humano ejecuta todo el control y el pensamiento, y obtienes una recopilación de datos muy, muy limpia. Las cosas que nos interesan no se pueden hacer con la automatización existente; están completamente fuera de [nuestro] alcance".

La técnica también se está poniendo de moda en otros lugares. Los investigadores de Google DeepMind, por ejemplo, han empezado a explorar cómo la realidad virtual podría permitir que los robots aprendan de manera más eficiente. Y una compañía llamada Kindred AI, con sedes en Vancouver (Canadá) y San Francisco (EEUU), ya está utilizando robots teleoperados y reforzando el aprendizaje para realizar tareas sencillas de selección para empresas, incluido el fabricante de ropa Gap (ver La nueva gran estrategia de la robótica: fusionar la mente humana con la artificial).

Inteligencia Artificial

 

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