Entrenamiento para robots
Los expertos en inteligencia artificial idean algoritmos de aprendizaje que permitirán a las máquinas relacionar y asimilar conceptos.
En el último medio siglo, el número de robots que desempeñan alguna labor en procesos industriales no ha dejado de crecer. En 2014, ya había 478 de ellos por cada 10.000 operarios humanos en Corea del Sur, casi el 5 % de la fuerza de trabajo en ese país. Corea del Sur encabeza esta clasificación seguida de Japón, con 315 autómatas, en idéntica proporción, y Alemania, con 292, según los datos de la Federación Internacional de Robótica.
Si ya hay tantas máquinas construyendo vehículos, manipulando componentes electrónicos y metales pesados, ¿por qué no pasa lo mismo en las tiendas, en los hoteles o incluso en nuestros hogares? ¿Por qué todavía no contamos con dependientes robóticos y androides que realicen las tareas domésticas? La respuesta es que, para una máquina, no es fácil gestionar lo desconocido.
La mayor parte de los robots industriales suelen enfrentarse a tareas repetitivas donde, en general, no se topan con situaciones para las que no están preparados. En las cadenas de montaje, las piezas que manejan se encuentran siempre en el mismo sitio, tienen el mismo tamaño y siempre se manipulan de la misma forma. El robot solo necesita saber dónde debe actuar, a qué velocidad ha de hacerlo y las acciones concretas que requiere la tarea. La programación clásica les permite asumir tareas, pero, en realidad, es un proceso bastante rudimentario. Si cambia cualquier detalle, la cosa se complica.
Para que pudieran lidiar con cualquier contingencia, los robots deberían ser capaces de entender el entorno, de modo que pudieran reaccionar de forma autónoma. Para acelerar este proceso, un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, en EE. UU., ha puesto en marcha el proyecto RoboBrain –una expresión que podría traducirse como RoboCerebro–, con el objetivo de que los robots se enseñen unos a otros.
RoboBrain funcionaría como una especie de Google para autómatas adonde cada máquina acudiría en busca de un conocimiento específico previamente adquirido por otra. Así, podría consultar, por ejemplo, cómo agarrar una taza correctamente por su asa o la mejor forma de manipular un picaporte para abrir una puerta. Tras descargar ese conocimiento concreto y emplearlo en resolver el problema al que se enfrenta, el robot devuelve su experiencia a la base de datos de RoboBrain. De este modo, el próximo ingenio que utilice el servicio contará con más información disponible. “Cuantos más datos se aporten, mejor será el rendimiento de los robots”, afirma el experto en ciencias de la computación Ashutosh Saxena, responsable de la iniciativa.
Puedes leer íntegramente el artículo Cómo entrenar a tu robot, escrito por Marta del Amo, en el número 423 de Muy Interesante.
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Imagen: DHL
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