Un acto cotidiano para nosotros como agarrar y levantar
un libro o un bolígrafo y que hacemos sin esfuerzo alguno puede ser algo
verdaderamente complicado para un robot, especialmente si ese objeto es
desconocido o se encuentra en una posición extraña.
Pero la profesora de
la Universidad de Brown Stefanie Tellex y su alumno graduado John Oberlin
tuvieron una original idea. Al igual que los humanos para aprender algo nuevo necesitamos valernos
de la experiencia y de las explicaciones de otras personas, los robots también
podrían hacer lo mismo. Para lograrlo los robots pueden usar una serie de
diferentes cámaras y sensores infrarrojos para estudiar la pieza desde
diferentes ángulos antes de intentar agarrarla. Después prueban diferentes
agarres, agitando la pieza para comprobar que el agarre es seguro. Esto lleva
docenas de intentos. Tras este tedioso proceso el robot puede transmitir
la información aprendida a otros robos que tengan los mismos sensores y pinzas,
enseñándoles a coger esa pieza. El fin último sería tener cientos de robots
conectados entre sí, compartiendo la información sobre como agarrar millones de
objetos.
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| El robot Baxter de la Universidad de Brown tratando de coger dos objetos a la vez |
Para su estudio, los investigadores de la Universidad de
Brown han usado a Baxter, un robot industrial de dos brazos de Rethink Robotics.
Este robot usa el procedimiento de aprendizaje expuesto anteriormente. Tellex
dice que disponen de algoritmos muy potentes que les permiten aprender de una extensa base de datos y que los datos son una
parte vital de este proceso, por lo que la práctica es muy
importante. En los diferentes laboratorios de investigación del mundo hay unos
300 robots Baxter. Si cada uno de esos robots usara ambos brazos para examinar
los objetos y compartieran la información entre sí, sería posible que
aprendieran a agarrar un millón de objetos en solo once días. Además según Tellex
esta técnica permite que los agarres sean un 75% más seguros.
El que los robots puedan coger diferentes objetos de una
forma rápida y fácil es uno de los objetivos principales de la robótica actual.
El lograrlo podría tener un impacto notable en la industria. Muchas compañías se
han interesado por estos avances. Una de ellas es Amazon, que para mejorar la
automatización de diferentes puestos de su cadena de distribución organizó el AmazonPicking Challenge este mismo año. Fue una competición para estudiantes
universitarios en los que deberían usar diferentes sistemas de brazos robóticos
para mejorar el funcionamiento de los almacenes de la compañía.
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