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Puede que este robot te recuerde a Wall- E, pero su funcionamiento es más parecido al de un Transformer

Science Robotics
Tarik Tosun / Science Robotics
  • El proceso de aprendizaje de una máquina de inteligencia artificial puede consumir una gran cantidad de tiempo hasta que aprende a responder de forma adecuada ante determinados estímulos. 
  • Unos investigadores han desarrollado un robot que es capaz de ejecutar tareas en entornos desconocidos de forma totalmente autónoma. 
  • Al robot no se le marcan unas pautas de comportamiento, sino unos objetivos deseados de forma que es la máquina la que selecciona cómo cumplir con esos objetivos. 
  • La aparente sencillez del robot esconde un sistema complejo que le permite adaptar su morfología para ejecutar la tarea. 

Uno de los problemas principales en el desarrollo de los robots es la cantidad de tiempo que se emplea en entrenar a una máquina para que reconozca los estímulos a los que se está viendo sometida y sepa qué respuesta es la adecuada. Es un proceso en el que hay que someter a la inteligencia artificial a muchas hipotéticas situaciones para cubrir el mayor número posible de casos que podría encontrarse y adaptar sus respuestas.

Sin embargo, investigadores de la Universidad Cornell (Nueva York) y de la Universidad de Pensilvania han desarrollado un sistema que permite a los robots completar tareas complejas en entornos desconocidos de forma totalmente autónoma, según el estudio publicado en Science Robotics

El robot utiliza lo que se conoce como un sistema modular auto reconfigurable, que le permite cambiar su forma para adoptar la más adecuada a la ejecución de la acción. Cuando el robot entra en un entorno que no conoce, recaba toda la información posible y en base a eso adapta su morfología para cumplir con la tarea.  

Su aparente sencillez recuerda al robot Wall - E de la famosa película de animación pero en realidad es un sistema complejo que implica "la capacidad de explorar y obtener información del entorno, considerar los requerimientos de una tarea de alto nivel, seleccionar la configuración que mejor cumple esos requerimientos, transformarse y ejecutar la tarea", según el estudio. Es decir, el robot es capaz de analizar el espacio en el que se encuentra y tomar una decisión sobre la acción más adecuada en base a la información recabada. 

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Los científicos explican que esto ha sido posible gracias a la arquitectura del robot que divide los componentes en centralizados y distribuidos. Los componentes centralizados son los encargados de planificar la toma de decisiones de "alto nivel", que dirigen las acciones del robot y contienen unos algoritmos de de percepción y clasificación del entorno. Por su parte, los módulos de robot distribuidos son los considerados de "bajo nivel", que proporcionan la flexibilidad necesaria para la adopción de diferentes morfologías que permite "una diversa gama de funcionalidades".

Como se ve en este vídeo, el robot puede desprenderse de alguna de sus partes, volverlas a juntar y adoptar todo tipo de formas para cumplir mejor con una tarea, de manera parecida a los robots de las míticas películas de la saga Trasformers que se transforman según la situación.  

La tarea es la que marca el comportamiento

Las únicas instrucciones que el robot recibe están relacionadas con la tarea, que se especifican en los componentes de "alto nivel". Sin embargo, el robot nadie guía al robot mientras ejecuta la tarea y no recibe indicaciones acerca de cómo debe ser ejecutada.

El robot recibe una información acerca de cuáles son los efectos y resultados esperados y, "respetando las restricciones del entorno", él es el encargado de seleccionar que comportamiento y qué forma es la más adecuado para cumplir con el encargo. 

"En nuestro marco, los usuarios no especifican las configuraciones y comportamientos exactos utilizados para completar las tareas, sino que especifican las restricciones y los resultados deseados para cada una", explica el informe del estudio.

"Las utilidades pueden ser múltiples sobre todo en las que un robot no sabe a qué escenario va a enfrentarse como por ejemplo en situaciones de emergencias, catástrofe, etc. Podría también ser útil en tareas del hogar dónde se producen cambios constantemente en el mobiliario u obstáculos en forma de ropa, mochilas o bolsas", explica Pedro Diezma, un experto del sector y socio fundador de Acuilae & Ethyka

Aunque no se especifique qué pautas debe seguir el robot, Diezma explica que en ningún caso podrá resultar en un comportamiento destructivo porque en este prototipo concreto "el robot intenta ejecutar la acción sin tocar ningún obstáculo, por lo que evita cualquier contacto". 

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Un sistema imperfecto 

Robot modular autoreconfigurable
Tarik Tosun / Science Robotics

Los investigadores reconocen que el sistema no es perfecto porque el centro de control que rige la toma de decisión no cuenta a veces con las limitaciones de la morfología: "nuestro planificador de alto nivel entiende que los componentes de bajo nivel son de fiar, pero algunas veces fallan". 

Además, aunque el robot puede funcionar en entornos desconocidos, solo puede analizar aquellos que tienen estructuras bastante definidas y reconocibles que son clasificables según los parámetros de la máquina. El estudio reconoce que un paso más para el desarrollo de este sistema implicaría "una función más generalizada que permita un reconocimiento más amplio".   

Sin embargo, a pesar de numerosos retos que superar "no sólo a nivel mecánico, también a nivel de procesamiento de la información", tras analizar el estudio completo Diezma cree que este prototipo es "una buena muestra de como crear robots que pueden reconfigurarse y adaptarse al entorno" .

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