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Una mano robótica aprende movimientos del mundo real con entrenamiento virtual

Publicado 31.07.2018, 09:37
© Reuters. Dactyl, un sistema para manipulación de objetos, usando una mano robot fabricada por ShadowRobot Dexterous en Reino Unido con un bloque impreso en 3D
BKGH
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(Reuters) - Investigadores patrocinados por Elon Musk y por el inversor Sam Altman, de Silicon Valley, encontraron una forma novedosa de usar software para enseñarle nuevas tareas a una mano robótica de aspecto real, lo que podría abaratar los costes de entrenar robots para hacer labores fáciles para los humanos.

Investigadores de OpenAI, grupo de desarrollo de inteligencia artificial sin fines de lucro, dijeron el lunes que habían enseñado a una mano robótica a rotar un bloque de varios colores hasta que el lado deseado quedara hacia arriba.

"Ahora apuntamos a conquistar tareas más complicadas", afirmó Lilian Weng, miembro del equipo técnico de OpenAI, quien trabajó en la investigación.

Si bien es una tarea simple, lo novedoso fue que todo el aprendizaje se produjo en un programa de simulación y posteriormente se traspasó al mundo físico con relativa facilidad. Las manos robóticas han estado disponibles comercialmente desde hace años, pero a los ingenieros se les hace difícil programarlas.

Un avance clave fue superar "la brecha de la realidad" entre las simulaciones y las tareas físicas. Los investigadores de OpenAI inyectaron ruido aleatorio en el programa de simulación, haciendo que el mundo virtual de la mano robótica fuera lo bastante confuso como para que no se viera abrumado por elementos inesperados en el mundo real.

Los ingenieros pueden escribir códigos del ordenador específicos para cada nueva tarea, lo que requiere de un costoso programa nuevo cada vez. O pueden entrenar las máquinas con software que les permite "aprender" con entrenamiento físico.

La capacitación física lleva meses o años y tiene problemas propios como el de que si una mano robótica suelta una pieza, un humano tiene que recogerla y dársela. Los investigadores han buscado reducir esos tiempos y distribuirlos a múltiples computadores para un programa de simulación que puede hacer el entrenamiento en horas o días, sin ayuda humana.

© Reuters. Dactyl, un sistema para manipulación de objetos, usando una mano robot fabricada por ShadowRobot Dexterous en Reino Unido con un bloque impreso en 3D

"Es lo hermoso de tener muchos ordenadores trabajando en esto", afirmó Ken Goldberg, profesor de robótica de la Universidad de Berkeley (LON:BKGH) que no participó en la investigación de OpenAI. "No se necesita ningún robot. Sólo se requiere mucha simulación", agregó.

(Información de Stephen Nellis; traducido por Janisse Huambachano)

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