Un robot que aprende como un humano: por ensayo y error

Un robot que aprende como un humano: por ensayo y error

Un equipo de ingenieros de la Universidad de California en Berkeley, EE.UU., ha desarrollado un robot que es capaz de aprender a través del método de ensayo y error, al igual que hacemos los seres humanos

Este androide, que responde al nombre de BRETT, se diferencia de muchos de sus congéneres por su manera de aprender las cosas. Normalmente, un robot ejecuta las tareas que tiene programadas, y no es capaz de reaccionar de una manera distinta a como le indica su código. 

A diferencia de otras máquinas, BRETT es más flexible y puede adaptarse a las diferentes circunstancias, de una manera similar a como lo hacemos los humanos.

El equipo de ingenieros desarrolló una serie de algoritmos para que el androide aprendiese una serie de tareas motoras, como enroscar el tapón de una botella de agua o montar un avión de juguete, sin tener preprogramado el conocimiento del entorno, por lo que puede cometer errores para aprender a hacer las tareas.

Esta capacidad para errar y aprender de los fallos posibilita que este robot sea más eficiente en un ambiente más caótico, fuera de los laboratorios o las fábricas en los que operan normalmente estas máquinas. 

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"El desafío de poner robots en situaciones de la vida real, como casas u oficinas, es que esos ambientes están cambiando constantemente. El robot debe ser capaz de percibir el entorno y adaptarse a él", explica el líder del proyecto, Trevor Darrell, en un comunicado.

BRETT puede ver lo que tiene delante de él a través de una cámara, y uno de sus algoritmos responde en tiempo real para que el robot realice los movimientos más adecuados para llevar a cabo la tarea que se le ha encomendado.

En los ensayos, cuando tuvo la información adecuada relacionada con los objetos fue capaz de dominar cada tarea en sólo diez minutos, mientras que si tenía que identificar y localizar los objetos, podía tardar hasta tres horas. 

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La clave reside en que no necesita ser reprogramado para enfrentarse a tareas nuevas y diferentes"El software que codifica la forma en la que aprende el robot es el mismo que se utiliza para hacer que aprenda todas las tareas que se le encomienden", señala el profesor Pieter Abbeel del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Berkeley.

La capacidad de aprendizaje y la flexibilidad para adaptarse a las circunstancias suponen un gran avance en el campo de la inteligencia artificial. El equipo señala que todavía tiene un largo camino por recorrer, pero considera que las técnicas de aprendizaje profundo están teniendo muy buenos resultados.

[Fuente: UC Berkeley]