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El Avance en la Robotica.

El Avance en la Robotica.

El Avance en la Robotica.

El Avance en la Robotica.GIF

genial
  • Se hizo de conocimiento público una nueva técnica de aprendizaje profundo que es capaz de desarrollar en los robots el ámbito de competencia a través de un método muy antiguo y conocido para los seres humanos, pero muy innovador para el universo de las máquinas.
  • El Avance en la Robotica.
  • Investigadores de la Universidad de Berkeley desarrollaron algoritmos que capacitan a los robots para aprender tareas motoras a través de la prueba y el error empleando un proceso que se aproxima bastante a la forma en como aprendemos los seres humanos.
  • Sin duda alguna, esta noticia se destaca como algo bastante importante en el marco de la inteligencia artificial. La técnica está basada en un tipo de aprendizaje por refuerzo que se alcanza cuando se cumplen diversas tareas motoras, tales como situar una percha en un estante, armar un avión de juguete, tapar una botella de agua, entre otras. La novedad en este abordaje es que no existe ninguna información pre programada sobre el ambiente donde se llevarán a cabo las tareas.
  • “De lo que hablamos aquí es de un nuevo enfoque para capacitar al robot a aprender”, dice el profesor Pieter Abbeel del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Berkeley. “La clave está en que, cuando un robot se enfrente a algo nuevo, responderá por sí mismo sin necesidad de pre programación”.
  • El Avance en la Robotica.
  • Un único software que codifica la forma en que el robot debe aprender es empleado en el aprendizaje de diversas tareas.
  • Abbeel conduce el proyecto junto a su colega Trevor Darrell, director del Centro de Aprendizaje de la Universidad de Berkeley y sus colaboradores Sergey Levine y Chelsea Finn. El trabajo es parte de una iniciativa de la universidad para la información, investigación y desarrollo tecnológico de interés social que ha promovido avances vertiginosos en la inteligencia artificial, robótica y automatización alienada a las necesidades humanas.
  • “La mayoría de las aplicaciones robóticas se encuentran en ambientes controlados donde los objetos están en posiciones previsibles”, dice Darrell. “El reto de situar robots en situaciones de la vida real, como casas u oficinas, es que tales ambientes son dinámicos y cambian constantemente de forma impredecible. El robot debe ser capaz de entender y adaptarse a su entorno”.
  • El Avance en la Robotica.

El Avance en la Robotica.

El Avance en la Robotica. Inspiración neural.

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  • El enfoque tradicional que recurre a la pre-programación para que un robot realice sus actividades en un mundo 3D se hace inviable cuando el ambiente es dinámico. Si por una parte el robot tiene que hacer frente a una vasta gama de escenarios imposibles de ser previstos por el programador, por otra, la creación de ambientes simulados y controlados dentro de los cuales opere el robot limitan su aplicación en el mundo real.
  • En lugar de eso, los investigadores de la Universidad de Berkeley optaron por una nueva rama de la inteligencia artificial conocida como “aprendizaje profundo”, que en parte se inspira en el circuito neural del cerebro humano, cuando éste analiza e interactúa con el mundo.
  • El Avance en la Robotica.
  • Los seres humanos no nacemos con un repertorio de comportamientos pre-programados. Nuestra versatilidad puede explicarse pura y llanamente por nuestra capacidad de aprender. A medida que aprendemos vamos construyendo y agregando destreza tras destreza en nuestro acervo personal de habilidades.
  • Ese es nuestro mayor don. Somos capaces de aprender nuevas habilidades a lo largo de nuestra vida y a partir de la propia “experimentación” o de la observación de la “experimentación” ajena. Ese proceso de aprendizaje se encuentra tan profundamente arraigado en nuestra psicología, que en la mayoría de las veces simplemente no puede transferirse por la comunicación verbal a otra persona. Sino que surge como consecuencia de la propia “experimentación”. En el mejor de los casos podemos intercambiar heurísticas de la forma en que aprendemos y de cómo podemos desarrollar y perfeccionar individualmente cada habilidad a través de programas de formación.
  • El Avance en la Robotica.
  • En el mundo de la inteligencia artificial, los programas de aprendizaje profundo estructuran “redes neurales” en las que capas de neuronas artificiales procesan datos sensoriales ya sea que se trate de ondas sonoras o pixeles de una imagen. Esto ayuda al robot a reconocer patrones y categorías entre los datos que está recibiendo.
  • Las personas que recurren a Siri en sus iPhones, al programa de conversión de voz a texto de Google e incluso al Google Street View ya se benefician de los significativos avances del aprendizaje profundo tanto en reconocimiento de lenguaje natural hablado como en el reconocimiento de imágenes faciales dentro de una captura fotográfica, solo por poner algunos ejemplos.
  • Sin embargo, la aplicación del refuerzo profundo en el aprendizaje de tareas motoras se ha convertido en algo muy desafiante, dado que una tarea de este tipo va más allá del reconocimiento pasivo de imágenes o sonido