Paid Post - Mind-controlled robots: the factories of the future? | Industrial Tech
Jenga es un pasatiempo que muchos humanos aún pueden disfrutar incluso después de más de unas pocas bebidas, lo que lo convierte en un popular juego de bar. Pero para los robots, el juego sigue siendo un desafío que pone a prueba cómo ambos ven y sensación El mundo físico, una combinación de habilidades que, una vez dominadas, tendrá importantes implicaciones que van más allá de ganar una barra libre.
El profesor Alberto Rodríguez y el estudiante graduado Nima Fazeli del Massachusetts Institute of Technology dicen Inverso que este avance es clave para entrenar robots en el mundo real. Su investigación fue publicada el miércoles en la revista. Ciencia robótica.
Mediante el uso de inteligencia artificial, los dos investigadores permitieron que su robot procesara datos visuales y táctiles en tiempo real, en lugar de alimentarlo con cientos de hojas de cálculo. Este tipo de procesamiento de datos en tiempo real podría, algún día, conducir a robots de la línea de ensamblaje que puedan aprender sobre la marcha utilizando información táctil, sin tener que reprogramarlos. Los bots domésticos también podrían aprender nuevas habilidades de limpieza con solo un poco de una prueba. Las máquinas podrían eventualmente ser entrenadas como aprendices.
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"La capacidad de aprender a interactuar con la torre con cuidado y confianza es clave para desarrollar una habilidad de manipulación robótica", escriben Rodríguez y Fazeli en un correo electrónico a Inverso. “Una segunda razón clave por la que elegimos a Jenga es la eficiencia de los datos. ¿Cómo conseguimos que el robot aprenda de decenas o cientos de intentos en lugar de decenas o cientos de miles de intentos? Ambos son importantes para muchas tareas que hacemos con nuestras manos y eso sería genial para que los robots nos ayuden. Desde ensamblar teléfonos hasta clasificarlos a través de la basura ”.
En un video publicado por los investigadores, un brazo robótico asoma la torre de bloques de madera para explorar qué movimientos podría hacer; identifica rápidamente las piezas atascadas y se aleja de ellas. Eventualmente, se convierte en un experto de Jenga que podría tener la oportunidad de vencer a un humano (probablemente borracho). Esto difiere de muchos robots actuales que se basan exclusivamente en datos visuales para realizar sus tareas.
Ahora que se ha demostrado que este método de entrenamiento lo aplasta en Jenga, depende de los investigadores traducir el método para ayudar a los robots a dominar tareas más prácticas. Quizás la siguiente gran prueba sea aprender a clasificar el reciclaje de los residuos de compost en función de la vista y la sensación.
Hasta entonces, esta pinza robótica te hará ver como un tonto en tu próxima sesión en el bar de Jenga.
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