Hemos observado la notable evolución de la robótica durante la última década con modelos que pueden caminar, hablar y hacer gestos como los humanos, realizar tareas que van desde mover maquinaria pesada hasta manipular con delicadeza objetos diminutos, y mantener el equilibrio sobre dos o cuatro patas sobre terrenos ásperos y hostiles. terreno.

A pesar de lo impresionantes que son los últimos robots, sus logros son en gran medida el resultado de la programación específica de tareas o la instrucción remota de humanos.

Investigadores de ETH Zurich han desarrollado un programa que ayuda a los robots a abordar actividades que no se basan en “demostraciones de expertos pregrabadas”, como dicen los desarrolladores, o “recompensas densamente diseñadas”.

En cambio, diseñaron un enfoque en el que el robot puede “descubrir rápidamente una secuencia multimodal factible y casi óptima que resuelve la tarea”. En otras palabras, brindan un entorno en el que los robots pueden lograr objetivos con una guía mínima de los operadores humanos.

La investigación se informó en la edición del 16 de agosto de Science Robotics . Jean-Pierre Sleiman, Farbod Farshidian y Marco Hunter del Laboratorio de Sistemas Robóticos de la universidad pública de investigación ETH Zurich prepararon el documento, “Planificación y control multicontactos versátiles para la manipulación de locomotoras con patas”.

“Dadas las descripciones de alto nivel del robot y el objeto, junto con una especificación de tarea codificada a través de un objetivo escaso”, dijo Sleiman, “nuestro planificador descubre de manera integral cómo debe moverse el robot, qué fuerzas debe ejercer, qué extremidades debe usar, así como cuándo y dónde debe establecer o romper el contacto con el objeto”.

Los videos de demostración muestran al cuadrúpedo ANYmal de ANYbotics dominando la apertura de la puerta de un lavavajillas y abriendo hábilmente una puerta con peso y manteniéndola abierta con una pierna mientras maniobra a través de ella.

“El marco se puede adaptar fácilmente a diferentes tipos de manipuladores móviles”, dijo Sleiman.

Los últimos años han visto grandes avances en el desarrollo de la robótica. Boston Dynamics, un actor líder en el campo de la robótica, creó Atlas en 2013. Con visión estéreo y habilidades motoras finas, podía mantener el equilibrio en un entorno hostil. Eventualmente se mejoró para entrar y salir de vehículos, abrir puertas y manejar equipos eléctricos. Cassie de Agility Robotics en 2016 exhibió una capacidad superior para caminar y correr.

En 2017, se envió a una Sophia realista que imitaba sin problemas los gestos y el comportamiento humanos para ayudar a los ancianos en las residencias de ancianos y jugar con los niños. Y la manipulación táctil altamente avanzada se demostró en 2019 con Dactyl de OpenAI: después de sesiones de entrenamiento que sus desarrolladores estimaron que tomarían a los humanos 13,000 años en completarse, Dactyl con una sola mano podría manipular fácilmente un cubo de Rubik y resolver el rompecabezas de combinación 3D, que ha bloqueado a millones. de usuarios desde su lanzamiento en 1974, en tan solo cuatro minutos.

Más recientemente, en los últimos años se ha visto el Spot de cuatro patas de Boston Dynamics, que puede caminar tres millas, escalar colinas, superar obstáculos y realizar tareas especializadas. Y Ameca, considerado uno de los robots más realistas, si no el más realista, entabla una conversación fluida y genera expresiones faciales y gestos con las manos que son notablemente humanos.

ETH Zurich, que tomaría los grandes logros de sus predecesores y eliminaría, o al menos reduciría en gran medida, la necesidad de que los humanos controlen los robots detrás de escena, ha dado un paso clave en la siguiente etapa del desarrollo de robots .

Fuente: techxplore.com