Trabajo hecho por robots.

Muchos de los trabajos que los humanos desearían que los robots realicen, como empaquetar artículos en almacenes, asistir a pacientes encamados o ayudar a soldados en primera línea, aún no son posibles porque los robots aún no reconocen y manejan fácilmente objetos comunes. La gente generalmente no tiene problemas para doblar calcetines o recoger vasos de agua, porque hemos pasado por “un gran proceso de recopilación de datos” llamado infancia, dice Stefanie Tellex, profesora de informática en la Universidad de Brown. Para que los robots realicen los mismos tipos de tareas rutinarias, también necesitan acceso a una gran cantidad de datos sobre cómo captar y manipular objetos. ¿De dónde provienen esos datos? Por lo general, proviene de una programación minuciosa. Pero idealmente, los robots podrían obtener cierta información el uno del otro.

Robots de enseñanza de robots.

  • Robots revolucionarios que aprenden tareas y envían ese conocimiento a la nube para que otros robots lo capten más tarde.
  • Por qué importa El progreso en robótica podría acelerar drásticamente si cada tipo de máquina no tuviera que programarse por separado.
  • Los jugadores clave en la robótica avanzada– Ashutosh Saxena, el cerebro de las cosas
    – Stefanie Tellex, la Universidad de Brown
    – Pieter Abbeel, Ken Goldberg, y Sergey Levine, Universidad de California, Berkeley
    – Jan Peters, Universidad Técnica de Darmstadt, Alemania

Esa es la teoría detrás del ” Desafío del millón de objetos ” de Tellex . El objetivo es que los robots de investigación de todo el mundo aprendan a detectar y manipular elementos simples desde cuencos hasta bananos, subir sus datos a la nube y permitir que otros robots analicen y usen el información.

El laboratorio de Tellex en Providence, Rhode Island, tiene el aire de un preescolar lúdico. El día que visito, un robot Baxter, una máquina industrial producida por Rethink Robotics, se encuentra entre bloques de gran tamaño, escaneando un pequeño cepillo para el cabello. Mueve su brazo derecho ruidosamente hacia adelante y hacia atrás sobre el objeto, toma múltiples imágenes con su cámara y mide la profundidad con un sensor de infrarrojos. Luego, con su agarradera de dos puntas, prueba diferentes agarres que podrían permitirle levantar el pincel. Una vez que tiene el objeto en el aire, lo sacude para asegurarse de que el agarre sea seguro. Si es así, el robot ha aprendido a recoger una cosa más.

Stefanie Tellex y un robot Baxter en la Universidad de Brown.

El robot puede trabajar todo el día, frecuentemente con un objeto diferente en cada una de sus pinzas. Tatto y su estudiante graduado John Oberlin se han reunido, y ahora están compartiendo, datos sobre aproximadamente 200 artículos, comenzando con cosas como un zapato infantil, un bote de plástico, un pato de goma, una prensa de ajo y otros utensilios de cocina, y una taza que originalmente pertenecía a su hijo de tres años. Otros científicos pueden contribuir con los datos de sus propios robots, y Tellex espera que juntos construyan una biblioteca de información sobre cómo los robots deberían manejar un millón de artículos diferentes. Finalmente, los robots que se enfrentan a un estante lleno de gente podrán “identificar el bolígrafo que tienen enfrente y recogerlo”, dice Tatto.

Proyectos como este son posibles porque muchos robots de investigación usan el mismo marco de programación estándar, conocido como ROS. Una vez que una máquina aprende una tarea determinada, puede pasar los datos a otros, y esas máquinas pueden cargar comentarios que a su vez refinarán las instrucciones dadas a las máquinas siguientes. Tatto dice que los datos sobre cómo reconocer y captar cualquier objeto dado se pueden comprimir de solo cinco a 10 megabytes, aproximadamente del tamaño de una canción en su biblioteca de música.

Tatto fue uno de los primeros socios en un proyecto llamado RoboBrain, que demostró cómo un robot podía aprender de la experiencia de otro. Su colaborador Ashutosh Saxena, luego en Cornell, enseñó a su robot PR2 a levantar tazas pequeñas y colocarlas en una mesa. Luego, en Brown, Tatto descargó esa información de la nube y la usó para entrenar a su Baxter, que es físicamente diferente, para realizar la misma tarea en un entorno diferente.Tal progreso puede parecer incremental ahora, pero en los próximos cinco a 10 años, podemos esperar ver “una explosión en la capacidad de los robots”, dice Saxena, ahora CEO de una startup llamada Brain of Things. A medida que más investigadores contribuyen y refinan el conocimiento basado en la nube, dice, “los robots deberían tener acceso a toda la información que necesitan, al alcance de la mano”.

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