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Lunes, 17 octubre 2011
Robótica

Del robot industrial al robot humanoide doméstico

Aunque hace décadas que se especula con la creación de robots humanoides capaces de hacer numerosas labores domésticas y que sean el equivalente dentro de la robótica de lo que fue para la computación la aparición del ordenador personal, este concepto se ha visto frenado por la poca flexibilidad de los robots, en comparación con los humanos, a la hora de reconocer objetos y entornos.

Para el brazo robótico de una cadena de montaje industrial es fácil trabajar, porque su espacio de trabajo no cambia, y los objetos que manipula son siempre los mismos. Pero algo muy distinto es lograr que un robot multiuso, más allá de los robots domésticos especializados sólo en aspirar o fregar, deduzca cómo agarrar un objeto que no ha manipulado antes, como por ejemplo una taza con un diseño distinto al de las demás, o cómo orientarse por una habitación que nunca ha visto o que antes estaba ordenada y ahora desordenada.

Durante sus primeros meses de vida, los bebés aprenden a orientarse y a manipular objetos, y son muy flexibles al respecto: Entienden que las tazas puede ser de formas y tamaños distintos, pero todas tienen asas.

De modo similar, el robot personal del futuro tendrá la capacidad de generalizar; por ejemplo, para manejar un conjunto particular de platos y ponerlos en un lavaplatos particular.

En el Laboratorio de Robótica Personal de la Universidad de Cornell, un equipo dirigido por Ashutosh Saxena está enseñando a los robots a manipular objetos y a orientarse en nuevos ambientes, valiéndose de un sistema de aprendizaje automático.

Después de un entrenamiento somero en tareas comunes, un prototipo de robot doméstico ha conseguido colocar en su sitio la mayoría de objetos, y de manera correcta en el 98 por ciento de los casos, cuando había visto los objetos y entornos previamente. Y en un 95 por ciento de los casos cuando trabajaba con objetos nuevos en un entorno nuevo. Los investigadores creen que el rendimiento podría mejorar aumentando el periodo de entrenamiento.

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De modo similar a como catalogamos inconscientemente los objetos cuando entramos en una habitación que no hemos visto nunca antes, el equipo de Saxena y Thorsten Joachims ha desarrollado un sistema que permite a un robot explorar una habitación e identificar sus objetos.

Los investigadores entrenaron a un robot mostrándole 24 interiores de oficinas y 28 interiores de viviendas, en los cuales la mayoría de los objetos estaba etiquetada. Con este método de aprendizaje, el ordenador del robot analiza características como el color, la geometría o la textura, y decide cuáles son las características comunes a todos los objetos que tienen la misma etiqueta. En un nuevo entorno, compara cada segmento de su exploración con los objetos en su memoria, y elige los que más se parecen.

En las pruebas, el robot identificó correctamente los objetos en cerca del 83 por ciento de los casos en entornos domésticos, y en cerca del 88 por ciento en oficinas. En una prueba final, localizó con éxito un teclado en una habitación que nunca antes había visto.


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