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| Un robot puede aprender la morfología de todo su cuerpo mediante el automodelado visual para adaptarse a múltiples tareas de planificación y control del movimiento. Crédito: Columbia Engineering |
Nuestra imagen corporal no siempre es exacta o realista, pero es una
información importante que determina cómo nos desenvolvemos en el mundo.
Conocer nuestro cuerpo nos ayuda en todos los aspectos, desde mover nuestro
cuerpo sin chocar, tropezar o caerse, hasta vestirnos o saber cuándo hay una
lesión que dificulta nuestras capacidades.
Ahora, un equipo de ingenieros de Columbia ha creado un robot que, por primera
vez, es capaz de aprender un modelo de todo su cuerpo desde cero sin ayuda
humana. El robot creó un modelo cinemático de sí mismo y luego utilizó su
modelo propio para planificar el movimiento, alcanzar objetivos y evitar
obstáculos en diversas situaciones. Incluso reconoció y compensó
automáticamente los daños sufridos por su cuerpo.
Los investigadores afirman que lo consiguieron colocando un brazo robótico
dentro de un círculo de cinco cámaras de vídeo en streaming. El robot se
observaba a sí mismo a través de las cámaras mientras ondulaba libremente.
Como un bebé que se explora a sí mismo por primera vez en un salón de espejos,
el robot se contorsionó para aprender cómo se movía exactamente su cuerpo en
respuesta a varias órdenes motoras.
Al cabo de unas tres horas, el robot se detuvo, indicando que su red neuronal
profunda interna había terminado de aprender la relación entre las acciones
motoras del robot y el volumen que ocupaba en su entorno.
"Teníamos mucha curiosidad por ver cómo el robot se imaginaba a sí mismo",
dijo Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica y director del Laboratorio de
Máquinas Creativas de Columbia, donde se realizó el trabajo. "Pero no se puede
echar un vistazo a una red neuronal; es una caja negra". Después de que los
investigadores se esforzaran con varias técnicas de visualización, la imagen
propia surgió gradualmente. "Era una especie de nube suavemente parpadeante
que parecía engullir el cuerpo tridimensional del robot", dijo Lipson.
En los experimentos físicos, los ingenieros demuestran que el automodelado
visual tiene una precisión de aproximadamente el 1% del espacio de trabajo, lo
que permite al robot realizar diversas tareas de planificación y control del
movimiento. El automodelado visual también puede permitir al robot detectar,
localizar y recuperarse de daños en el mundo real, lo que mejora la capacidad
de recuperación de la máquina.
Los ingenieros afirman que dotar a los robots de la capacidad de modelarse a
sí mismos sin ayuda humana podría ser un importante paso adelante en la
automatización. No sólo ahorra mano de obra, sino que permite al robot seguir
el ritmo de su propio desgaste e incluso detectar y compensar los daños. Los
autores del estudio publicado por Science Robotics sostienen que esta
capacidad es importante, ya que necesitamos que los sistemas autónomos sean
más autosuficientes.
"Está claro que los humanos tenemos una noción del yo", explica el primer
autor del estudio, Boyuan Chen, que dirigió el trabajo y ahora es profesor
adjunto en la Universidad de Duke. "Cierra los ojos e intenta imaginar cómo se
movería tu propio cuerpo si tuvieras que realizar alguna acción, como estirar
los brazos hacia delante o dar un paso hacia atrás. En algún lugar de nuestro
cerebro tenemos una noción del yo, un modelo del yo que nos informa de qué
volumen de nuestro entorno inmediato ocupamos, y de cómo ese volumen cambia a
medida que nos movemos."
Los investigadores son conscientes de los límites, los riesgos y las
controversias que rodean a la concesión de una mayor autonomía a las máquinas
mediante la autoconciencia. Lipson se apresura a admitir que el tipo de
autoconciencia demostrado en este estudio es, como señaló, "trivial comparado
con el de los humanos, pero hay que empezar por algún sitio. Tenemos que ir
despacio y con cuidado, para poder cosechar los beneficios y minimizar los
riesgos".
Fuentes, créditos y referencias: