Un equipo de investigadores ha conseguido entrenar a un brazo robot con técnicas muy parecidas a las que se usan para el adiestramiento de los perros, y con resultados sorprendentes.
Si pensabas que enseñar distintos movimientos, piruetas o trucos a un robot tenía que ver mucho con la inteligencia artificial y complicados algoritmos ininteligibles, te sorprenderá saber que una serie de investigadores han utilizado los viejos métodos de adiestramiento de perros para enseñar a robots.
Ahora un equipo de investigadores del Laboratorio de Robótica e Integración Computacional de la Universidad Johns Hopkins ha sido capaz de mostrar una técnica de entrenamiento, comúnmente utilizada para enseñar a los perros a sentarse y quedarse quietos, para que un brazo robot llamado Spot pudiera aprender una técnica en solo dos días, cuando habitualmente llevaba un mes.
Para ello los investigadores diseñaron un novedoso sistema de recompensas para el robot, de la manera similar al sistema de recompensas que se hace para adiestrar a los perros de carne y hueso. Y es que si a un perro real se le dan golosinas al realizar bien el trabajo, al bueno de Spot se le sumaban puntos.
En este caso al robot Spot se le incluyó dentro de un escenario rodeado de distintos bloques y debía apilarlos. El robot aprendió que si apilaba de forma adecuada los bloques iba ganando puntos, mientras que si los apilaba mal, no ganaba nada. De esta forma tan sencilla, se logró entrenar a esta máquina para que realizara una acción en apenas unos días, cuando con otro tipo de técnica le hubiera llevado semanas.
“El robot quiere la puntuación más alta”, señala Andrew Hundt uno de los autores principales de este nuevo método. “Aprende rápidamente el comportamiento correcto para obtener la mejor recompensa. De hecho, solía tomar un mes de práctica para que el robot alcanzara el 100% de precisión. Pudimos hacerlo en dos días”.
Lo bueno es que con el sistema de puntos también aprendió con la misma rapidez otras tantas tareas, otra de las cuales era jugar a un juego de navegación simulado. «Al principio, el robot no tiene idea de lo que está haciendo, pero mejorará cada vez más con cada práctica. Nunca se rinde y sigue intentando apilar y es capaz de terminar la tarea el 100% del tiempo”, dice Hundt.
Lo que pretende el equipo de investigación al enseñar a este robot, es buscar algún tipo de técnica capaz de entrenar a los distintos robots domésticos para que hagan las tareas del hogar de manera mucho más eficiente, y enseñándoles mediante un aprendizaje automático mucho más rápido y eficiente.
[Vía: Futurity]