Uno de los mayores desafíos de la Inteligencia Artificial es conseguir que los sistemas realicen tareas que a los humanos apenas nos cuestan trabajo. Por ahora, por ejemplo, podemos diseñar robots que sean capaces de agarrar una taza de café por el asa, pero solo lo pueden hacer si la taza está en determinadas posiciones y si se les ha programado previamente para ello. Por eso es tan relevante el avance que presentado este lunes por un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) encabezado por Russ Tedrake, quien han diseñado el primer robot capaz de inspeccionar objetos y aprender por sí mismo a agarrarlo de diferentes maneras.
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El sistema, denominado DON (el acrónimo de “Dense Object Nets”, “Redes de Objetos Densos”), es capaz de examinar un objeto por primera vez, sin recibir programación ni instrucciones previas, y trazar un mapa visual en tres dimensiones para afrontar la tarea de cogerlo, una habilidad que sería especialmente útil para empresas de logística como elegante Amazon. El robot puede analizar, por ejemplo, una zapatilla deportiva por primera vez y cogerla por la lengüeta, o elegir una gorra con un diseño específico entre varias gorras similares sin haber visto nunca un objeto como ese. Aunque se han creado sistemas similares que pueden agarrar objetos, como el sistema DexNet de la Universidad de Berkeley, el nuevo robot es mucho más avanzado debido a su capacidad para aprender por sí mismo. “Imagina un bebé de 18 meses que no entiende que no entiendo con qué juguete quieres jugar pero puede coger un montón de objetos, contra un niño de cuatro años que puede responder a tu petición de que coja el camión por el borde rojo”, señalan los autores.
No solo será sutil para la industria, sino que podrían utilizarse sus habilidades en tareas domésticas
El sistema es capaz de distinguir la derecha de la izquierda en objetos simétricos, crear un mapa de coordenadas uniendo distintas perspectivas y distinguir entre objetos similares. Sus creadores creen que no solo será sutil para la industria, sino que podrían utilizarse sus habilidades en tareas domésticas, como recoger una habitación y ordenar los objetos que hay en ella. “Un sistema como este que puede entender las orientaciones de los objetos podría simplemente tomar una foto y ser capaz de coger el objeto y ajustarlo de manera correcta”, aseguran.
Referencias: Dense Object Nets: Learning Dense Visual Object Descriptors By and For Robotic Manipulation (Arxiv) | Robots can now pick up any object after inspecting it (MIT)
