Robots que son capaces de enseñar a otros

Escrito por , 3 de noviembre de 2015 a las 08:30
Robots que son capaces de enseñar a otros
Futuro

Robots que son capaces de enseñar a otros

Escrito por , 3 de noviembre de 2015 a las 08:30

Un robot ha logrado aprender ciertos movimientos utilizando el conocimiento generado por otro robot.

El robot de la Universidad de Cornell, llamado PR2, aprendió hace tiempo a hacer una serie de movimientos, que consistían en coger tazas de una mesa y dejarlas en otro lugar. Un equipo de voluntarios enseñó a la máquina a realizar estas tareas. Lo guiaban en sus movimientos y después esta los repetía. Recientemente PR2 ha cambiado el papel de alumno por el de profesor y ha mostrado a otro robot, Baxter, cómo se cogen tazas y se colocan en el sitio indicado.

Pero no lo ha hecho como hicieron con él los voluntarios humanos. El método de enseñanza de PR2 ha sido diferente (y, por cierto, soñado por hordas de estudiantes a lo largo de generaciones). Ha consistido en la transferencia de conocimiento. Baxter es de la Universidad de Brown, a cientos de kilómetros de distancia de donde nació su profesor.

La clase ha tenido lugar a distancia, por supuesto, y a través de una base de datos compartida llamada RoboBrain, que como su nombre indica aspira a ser una suerte de cerebro central de las máquinas en un futuro. Cuando PR2 aprendió a coger tazas y a colocarlas encima de tazones puestos boca abajo, su conocimiento –la información que había recibido, el modo en que la había procesado y los resultados obtenidos– se introdujeron en RoboBrain.

Más tarde, el robot de Brown, Baxter, acudió a RoboBrain y accedió a este conocimiento compartido. Fue capaz de aprovecharlo para aprender él mismo –una máquina diferente– las acciones que había aprendido PR2. Este hito de la robótica y de la inteligencia artificial es un paso simbólico, pues uno de los signos característicos de la cultura humana es la facilidad para transmitir el conocimiento aprendido.

En el caso de aprendizaje por parte de los robots hay un gran reto que salvar. Se trata de la diferencia física. Al lado de este aspecto la adaptación del software palidece. Y es que cada robot es diferente, con motores distintos, que funcionan con otra mecánica, así como peso y fuerza dispar. No es lo mismo una orden para que un robot coloque el brazo en una posición que la que se tiene que enviar a otra máquina, con el fin de que esta haga un movimiento equivalente.

Un equipo de la Universidad de Brown tuvo que pensar en un esquema que permitiera la comunicación entre los dos robots, con su hardware y su software. De forma que el conocimiento subido a RoboBrain por PR2 fuera útil para Baxter.

Imagen: Rethinkrobotics

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