Suele requerir mucho tiempo en el proceso, enseñar una nueva tarea a un robot convencional, sobre todo las reprogramaciones, aún cuando la nueva tarea sea muy similar a otra que el robot ya realiza.
Un ejemplo de ello, es el de un robot de almacén que coge tazas para un pedido y las deposita dentro de una caja que será enviada al comprador. El robot es hábil tomando las tazas de un estante y colocándolas dentro de la caja.
Sin embargo, si las tazas nuevas son más estrechas que las anteriores y además están colocadas en el estante boca abajo en vez de boca arriba como las previas, puede obstaculizar la labor del robot, que solo tras ser reprogramado aprenderá a manejar estas nuevas tazas en su nueva colocación de partida.
Una nueva técnica desarrollada por científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, puede lograr que los robots aprendan tareas en cuestión de minutos mediante ejemplos, tal y como solemos realizar nuestro día a día los humanos.
Bastan unas pocas demostraciones realizadas por humanos para que el robot aprenda la nueva tarea. Este método basado en el aprendizaje automático, logra que un robot recoja y coloque objetos cuya estructura o postura no ha visto nunca antes. En 10 o 15 minutos, el robot estaría listo para ejecutar la nueva tarea.
Esta técnica se basa en una red neuronal diseñada específicamente para reconstruir las formas de los objetos en 3D.
Utilizando un brazo robótico real y en simulaciones, el equipo de Anthony Simeonov ha demostrado que su sistema puede manipular eficazmente tazas, cuencos y botellas que el robot no ha visto antes, dispuestas en poses que tampoco ha visto previamente. Para lograr esto, el robot necesita solo observar una decena de demostraciones.
(Fuente: NCYT de Amazings)
