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los robots pueden enseñar a otros robots a realizar tareas con este sistema del MIT

Habíamos pasado una gran variedad de robots cuyas acciones se basaban en la programación que ejercía el hombre sobre la máquina anteriormente. En otros casos el autómata ha imitado las acciones del hombre. Lo que nunca habíamos explorado es que un autómata pudiera transmitirle sus conocimientos a otro autómata.

Este es precisamente el campo que los investigadores del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT están explorando. Una especie de método de enseñanza bajo el nombre de C-LEARN que permite, por una parte enseñar a los robots a cómo realizar ciertas tareas, y por otra a los propios robots enseñar a otros robots cómo realizar esas mismas tareas.

¿Cómo? Tal y como explican, el sistema le da al autómata una saco de conocimiento con información sobre cómo alcanzar y agarrar objetos diferentes. Luego y a través de una interfaz 3D, al autómata se le muestra una demostración sobre una variedad de acciones, por ejemplo a congregar un cilindro o destapar una puerta. La tarea se divide en una serie de “momentos importantes” que los investigadores denominan como “keyframes”, es sostener, pasos que el autómata necesita para realizar correctamente la tarea.

Optimus. MIT

Para sufrir a lengua las pruebas han utilizado un pequeño autómata llamado Optimus. Una vez que Optimus aprende cómo sufrir a lengua una tarea, permite transferir ese conocimiento a Atlas, otro autómata de dos metros y medio. Según explica Claudia Pérez-D’Arpino:

Al combinar la intuición del formación de la demostración con la precisión de los algoritmos de planificación de movimiento, este enfoque puede ayudar a los robots hacer nuevos tipos de tareas que no han sido capaces de educarse antiguamente, como el montaje y ensamblaje de múltiples etapas con sus dos brazos.

El enfoque es similar a cómo aprenden los seres humanos: toman lo que ya saben y vinculan esa información a una demostración de cómo se hace poco. No podemos educarse mágicamente en una sola demostración, así que tomamos nueva información y la comparamos con el conocimiento previo.

D’Arpino dice que Optimus pudo realizar sus tareas con un 87,5 % de precisión posteriormente de una sola demostración. Con una ligera orientación humana para corregir las inexactitudes de los sensores, el autómata podría realizar sus tareas con una precisión del 100%.

Increíble, aunque no exento de polémica seguramente. El aspecto más importante (y perturbador) de este incremento es que esta técnica permite a los robots enseñar efectivamente nuevas habilidades a otros robots, incluso aquellos que tienen sistemas de movimiento muy diferentes. Creo que es el momento consumado para que cualquiera llame a James Cameron. [Motherboard]


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