Robots que enseñan a otros robots a realizar tareas

Científicos del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT han desarrollado un nuevo sistema muy interesante. Se trata de C-LEARN, que permite que un robot enseñe a otro habilidades que anteriormente ha aprendido a realizar con precisión. El nuevo sistema combina los dos métodos hasta ahora empleados para enseñar a un robot de qué forma debe realizar una determinada tarea. Es decir, mediante una codificación manual de la misma por parte de programadores, o mediante la imitación de una tarea mostrada.

Gracias a C-LEARN los programadores podrán enseñar habilidades a robots, para que éstos a su vez después las transfieran automáticamente a otros con diferentes formas de movimiento. Se trata, por tanto, de una medida clave de ahorro y tiempo para empresas que deseen que una gama de robots realice acciones similares. El equipo probó el sistema en Optimus, un nuevo robot de dos brazos diseñado para la eliminación de bombas. Se le programaron diferentes tareas como abrir puertas, transportar y extraer objetos de contenedores. En simulaciones demostraron que las habilidades aprendidas de Optimus podían ser transferidas sin problemas a Atlas, el robot humanoide del CSAIL.

Con C-LEARN el programador primero dará al robot información sobre cómo alcanzar y agarrar varios objetos que cuentan con diferentes restricciones. Por ejemplo, un neumático y un volante tienen formas similares, pero para unirlos a un coche el robot tiene que configurar sus brazos de forma diferente para moverlos. La base de conocimientos contiene la información necesaria para que el robot lo haga.

A continuación, el programador utilizará una interfaz tridimensional para mostrar al robot una sola demostración de la tarea específica, representada por una secuencia de momentos relevantes conocidos como “fotogramas clave”. Al hacer coincidir estos fotogramas clave con las diferentes situaciones de la base de conocimientos, El robot será capaz de sugerir automáticamente planes de movimiento para que el programador apruebe o edite según sea necesario.

El equipo también mostró que el robot trabajaba aún mejor al colaborar con seres humanos. Mientras que el robot ejecutó con éxito las tareas en un 87,5 por ciento del tiempo que se le asignaba, lo hizo en un 100 por cien cuando tenía cerca a un programador que podía corregir errores menores.

A C-LEARN todavía le queda mucho camino por recorrer. Aún no puede manejar ciertas tareas avanzadas como evitar colisiones o planificar secuencias de pasos diferentes para una tarea determinada. Pero el equipo espera que la incorporación de más conocimientos del aprendizaje humano de a los robots una gama aún más amplia de capacidades físicas.