Agarrar y coger objetos es una tarea complicada para los robots. Puede parecer sencilla pero tened en cuenta que nosotros somos capaces de ver y entender cómo es lo que vamos a tener en nuestras manos, todo ese proceso es diferente y más complejo en un autómata. Por fortuna pueden aprender a hacerlo, no solo a través de cambios en su software, también son capaces de hacerlo (e incluso enseñar) con ayuda de otros robots.
Steffania Tellex, una profesora de universidad en Brown e investigadora en robótica, explica que sus compañeros están buscando forma de mejorar los sistemas de entrenamiento para ayudar a los robots a hacer tareas de todo tipo como por ejemplo manipular objetos. El algoritmo que están desarrollando ahora permite, según Tellex, a que los robots entre sí se enseñen y aprendan a coger diferentes tipos de objetos solo con la observación y el intercambio de los datos recopilados.
Para aprender a agarrar objetos, los robots de los investigadores de Brown escanean cada pieza desde diferentes ángulos usando cámaras y sensores infrarrojos que están incorporados en el brazo y el cuerpo respectivamente. Una vez ha analizado el objeto, un algoritmo identifica los lugares por los que ese objeto se puede agarrar. Según Tellex, con esta técnica han logrado que los autómatas sean capaces de mejorar su precisión en un 75% respecto a las investigaciones anteriores.
Una vez acaban con ese aprendizaje puntual, los robots cifran esa información y la suben a una base de datos para que otros robots que accedan a ella puedan ver los datos y ver si ese objeto que tienen delante ya ha sido aprendido por otro robot. Si es así, solo tienen que ejecutar la instrucción nueva para poder agarrarlo.
El robot utilizado para este experimento es Baxter. Creado por Rethink Robotics es una adaptación del clásico brazo robótico de cadena de montaje pero que cuenta con la singularidad de tener una extremidad, un cuerpo que una ambas y una pantalla que hace las veces de cabeza y ojos. Fabricado en Estados Unidos, en algunos mercados como China se están interesando mucho por él.
Amazon, una de las principales interesadas
No es la primera vez que vemos cómo Amazon intenta automatizar diferentes puestos de su cadena de distribución. Los drones repartidores son los más mediáticos pero no son los únicos eslabones de la cadena que tarde o temprano se terminarán robotizando. A mediados de este año, la compañía de Bezos organizó el 'Amazon Picking Challenge'.
Una competición entre universidades donde se animaba a los estudiantes a crear diferentes sistemas de brazos robóticos que permitieran introducir mejoras en optimización en los almacenes de la compañía. 31 proyectos lucharon y solo uno se llevó el premio. Entre las propuestas que se presentaron había alguna que tenía como protagonista el Baxter de Rethink Robotics.
La visión computerizada y el aprendizaje de las máquinas (más conocido como machine learning) son dos elementos claves para entender qué es lo que se necesita para que los brazos robóticos puedan seguir mejorando sus habilidades para agarrar objetos y algún día ser capaces de ser lo suficientemente hábiles como para poder trabajar y salir de las siempre estrictas líneas de una cadena de montaje.
Vía | Technology Review
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