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Ciencia y Tecnología 13.09.2018

Investigadores del MIT diseñan un robot con una motricidad fina casi humana

El sistema  permite a los autómatas inspeccionar objetos al azar y manipularlos sin haberlos visto antes.

Fuente: Clarín

La motricidad fina es una destreza que adquieren las personas desde su más tierna infancia, a partir de coordinar los movimientos de, por ejemplo, los dedos, con la visión. Esta habilidad es la que permite tomar un objeto y manipularlo, aun sin haberlo visto antes.

Y esta es la habilidad que están empezando a adquirir los robots, a partir de un trabajo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts.

Si bien durante décadas los robots en entornos controlados, como las líneas de ensamblado, han podido manipular un mismo objeto una y otra vez, los avances en la visión artificial han permitido a estos autómatas hacer distinciones básicas entre los mismos, pero incluso así, no comprenden realmente las formas, por lo que es poco lo que pueden hacer después de utilizarlos.

 

En un nuevo documento, los investigadores afirman que han realizado un desarrollo clave en esta área de trabajo: un sistema que permite a los robots inspeccionar objetos al azar y comprenderlos visualmentelo suficiente como para lograr manipularlos sin haberlos visto antes.

La diferencia es como la que existe entre un niño de 18 meses de edad y uno de cuatro años

El sistema, denominado "Redes de Objetos Densos" (DON), mira los objetos como colecciones de puntos que sirven como un tipo de "mapas de ruta visuales". Este enfoque permite a los robots comprender y manipular mejor los elementos y, lo que es más importante, les permite incluso recoger un objeto específico entre un montón de otros similares, una habilidad valiosa para los tipos de máquinas que empresas como Amazon y Walmart usan en sus almacenes.

El robot puede manipular objetes desde un punto específico (Tom Buehler, MIT News)

El robot puede manipular objetes desde un punto específico (Tom Buehler, MIT News)

DON, por ejemplo, puede ser utilizado para que un robot tome un artículo desde un lugar específico, como una zapatilla por su lengua. Pero además, puede mirar una zapatilla que nunca había visto antes, y agarrar con éxito su lengua.

"Muchos enfoques de manipulación no pueden identificar partes específicas de un objeto en las diversas orientaciones que el objeto puede encontrar", dice el estudiante de doctorado Lucas Manuelli, que escribió un paper sobre el sistema con el estudiante de doctorado Pete Florence y el profesor del MIT Russ Tedrake.

 

"Por ejemplo, los algoritmos existentes no podrían agarrar una taza por su asa, especialmente dado que la taza podría estar en múltiples orientaciones, como vertical, o de lado", detalló.

Esto representa un importante progreso respecto de otros robots con destrezas que pueden aferrar diversos objetos sin poder responder, sin embargo, a un pedido específico. La diferencia, explican los investigadores, es como la que existe entre "un niño de 18 meses de edad, que puede aferrar muchos objetos sin entender cuáles quiere usar para jugar, y uno de cuatro años, que en cambio puede responder al pedido de tomar el camioncito por su extremo rojo"

Ninguno de los datos fue realmente etiquetado por humanos: el sistema es

Ninguno de los datos fue realmente etiquetado por humanos: el sistema es "auto-supervisado". (Tom Buehler, MIT News)

El robot mayordomo

El equipo ve potenciales aplicaciones de esta tecnología no solo en fábricas y entornos similares, sino también en hogares.

No es difícil imaginar que se le puede dar al sistema una imagen de una casa ordenada, y dejarlo limpiar mientras sus habitantes están en el trabajo, o usar una imagen de platos para que el sistema los guarde mientras las personas hacen otras tareas.

 

Es importante mencionar que ninguno de los datos fue realmente etiquetado por humanos; más bien, el sistema es "auto-supervisado", por lo que no requiere intervención humana.

El equipo presentará su paper sobre el sistema el mes próximo, en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robótica en Zurich.

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