Compañía de IA de Elon Musk logra hacer que una mano robótica se mueva como la de un humano [VIDEO]

Open AI 

Investigadores de Open AI, la compañía de inteligencia artificial fundada por Elon Musk, han desarrollado un algoritmo de autoaprendizaje que le permite a un robot aprender una nueva destreza de manera extremadamente rápida.

En el video de la compañía se puede ver como una mano robótica aprende por sí sola a  manipular un cubo con una habilidad extraordinaria. Aunque el robot practicó durante solo unos cuantos días en la vida real, fue como si hubiese practicado el equivalente a cien años dentro de una simulación por computadora.

Una mano llamada Dactyl 

La mano robótica aún no es tan ágil como la humana, y demasiado torpe para desplegarse en una fábrica o en un almacén. Aun así, la investigación muestra el potencial del aprendizaje automático para desbloquear nuevas capacidades robóticas. También sugiere que algún día los robots podrían aprender nuevas habilidades dentro de mundos virtuales, lo que podría acelerar en gran medida el proceso de programación o entrenamiento.

El sistema robótico, denominado Dactyl, utiliza una mano robótica de una compañía británica llamada Shadow, una cámara común, y un algoritmo que ya domina un videojuego multijugador en expansión, DotA, usando el mismo enfoque de aprendizaje automático.

El algoritmo utiliza una técnica de aprendizaje automático conocida como aprendizaje de refuerzo. Y con esta se le dio a Dactyl la tarea de maniobrar un cubo para que lo volteara a una cara diferente cada vez. El robot tenía que descubrir, a través de la prueba y error, qué movimientos producirían los resultados deseados. Por si sola descubrió varios movimientos que los humanos usamos comúnmente.

Sin embargo, la investigación también mostró los límites de la IA: el robot pudo manipular el cubo con éxito solo 13 de 50 veces después de sus cien años de entrenamiento virtual. "No va a encajar en un flujo de trabajo industrial en el corto plazo", dice Rodney Brooks, profesor emérito del MIT y fundador de Rethink Robotics, una startup que fabrica robots industriales más inteligentes. "Pero eso está bien, la investigación es buena".

El aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo está inspirado en la forma en que los animales parecen aprender a través de una retroalimentación positiva. Se propuso por primera vez hace décadas, pero solo ha demostrado ser práctico en los últimos años gracias a los avances de las redes neuronales artificiales.

Otros investigadores de robótica han estado probando el enfoque por un tiempo, pero se han visto obstaculizados por la dificultad de imitar la complejidad e imprevisibilidad del mundo real. Los investigadores de OpenAI evitaron esto al introducir variaciones aleatorias en su mundo virtual, de modo que el robot pudo aprender a darse cuenta de los problemas como la fricción, el ruido en el hardware del robot y los momentos en que el cubo está parcialmente oculto a la vista.

Alex Ray, uno de los ingenieros detrás del robot, dice que Dactyl podría mejorarse con un mayor poder de procesamiento e introduciendo más aleatorización. "No creo que hayamos llegado al límite", dice al MIT Technology Review. Además, agrega que no hay ningún plan para tratar de comercializar la tecnología. Su equipo se centra exclusivamente en desarrollar los enfoques de aprendizaje generalizado más potentes posibles.

"Ahora estamos buscando tareas más complicadas para conquistar", dijo por su parte al New York Post, Lilian Weng, miembro del equipo técnico de OpenAI que trabajó en la investigación.
 

Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma

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