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Los científicos trabajan para conseguir que los robots puedan manipular objetos como los humanos

¿Te imaginas un robot que te ayudara a organizar la despensa o a cortar las verduras mientras únicamente te encargas de leer tu libro favorito? Parece que un sous chef robótico en cada casa estaría cada vez más cerca.

Los científicos trabajan para conseguir que los robots puedan manipular objetos como los humanos
Foto: Istock

Desde hace algunos años, gracias al trabajo incesante de muchos investigadores, los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han hecho posible contar, hoy en día, con una mejor robótica. Por ejemplo, hace pocos días conocíamos que unos científicos habían conseguido desarrollar un primer robot capaz de devolver la sonrisa (y muchas otras expresiones faciales) a quienes le rodeaban.

Pero, a pesar de ello, todavía existe una gran brecha entre lo que pueden hacer los humanos y lo que, en realidad, pueden hacer los robots. Precisamente, es objetivo de muchos investigadores intentar superar esa serie de obstáculos aún existentes en la manipulación de robots. O, más concretamente, en su capacidad para manipular entornos, usar objetos y adaptarse a estímulos cambiantes.

Como manifiestan muchos expertos, en la manipulación de los robots, el aprendizaje se convierte en una alternativa prometedora, demostrando un gran éxito, especialmente en las tareas de recoger y colocar.

Recientemente, en un artículo publicado en Science Robotics, expertos del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad de Lehigh resumen, comparan y contrastan la investigación existente hasta el momento acerca de la manipulación de robots a través de la lente de la adaptabilidad, enfatizando en la utilidad de la modularidad en el diseño del aprendizaje automático, y señalan, además, la necesidad de llevar a cabo representaciones apropiadas para las tareas de manipulación.

Como indican, “la modularización adecuada de las habilidades de manipulación aprendidas puede abrir ‘cajas negras’ y hacerlas más explicables”. ¿Y en qué consisten las conocidas como soluciones de “caja negra”? Significa que los investigadores pueden no saber cuándo y por qué falla una determinada habilidad aprendida.

Para encontrar posibles soluciones, los expertos proponen en su artículo un total de ocho áreas particularmente prometedoras en las que sería necesario avanzar para conseguir una mejor capacidad y adaptabilidad de la manipulación de robots aprendidos: 

  1. Aprendizaje de representación con más modalidades sensoriales, como señales táctiles, auditivas y de temperatura.
  2. Simuladores avanzados de manipulación para que sean lo más realistas y rápidos posibles.
  3. Personalización de tareas y habilidades.
  4. Representaciones de tareas “portátiles”.
  5. Exploración informada para la manipulación en la que los métodos de aprendizaje activo pueden encontrar nuevas habilidades de forma eficiente, al explotar la información de contacto.
  6. Exploración continua.
  7. Aprendizaje activo masivamente distribuido.
  8. Innovaciones de hardware que simplifican manipulaciones más desafiantes.

Siguiendo algunas de estas pautas, los investigadores se encuentran actualmente trabajando en habilidades sensomotoras táctiles, con el objetivo de hacer que los robots pueden ser más diestros y robustos. Especialmente en un momento en el que la investigación actual relacionada con la manipulación de robots aprendidos se encuentra aún en pañales.

Y coinciden en señalar algo muy importante: “el futuro prometedor y el vasto espacio para la exploración harán que la manipulación de robots aprendidos sea un área de investigación emocionante durante las próximas décadas”.

Y es que, aunque todavía hay que responder a muchas preguntas relacionadas con la investigación, no hay duda que mejorar esta área podría hacer que se desarrollen robots domésticos. “Tal vez veamos robots limpiando nuestras mesas u organizando armarios en un futuro cercano”.

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