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La tecnología robótica avanza rápidamente y los robots son cada vez más
versátiles y capaces de realizar una amplia gama de tareas. Muchas empresas
están invirtiendo mucho en robots humanoides que puedan desplazarse por los
espacios de trabajo existentes y asumir las tareas de los trabajadores
humanos.
Para que los robots sean realmente versátiles y empiecen a asumir una amplia
variedad de tareas, tienen que ser capaces de perfeccionarse rápidamente
siguiendo instrucciones o demostraciones humanas.
Ahora, el Instituto de Investigación de Toyota (TRI) ha presentado un
innovador enfoque de IA generativa basado en la política de difusión para
enseñar a los robots nuevas habilidades de destreza con rapidez y confianza.
Este avance supone una mejora significativa de la utilidad de los robots y
podría conducir al desarrollo de grandes modelos de comportamiento (Large
Behavior Models, LBM) para robots. Se trata de algo similar a los grandes
modelos lingüísticos (LLM) que han revolucionado la IA conversacional en los
últimos años.
Los métodos anteriores utilizados para enseñar a los robots nuevos
comportamientos no eran eficaces y a menudo se limitaban a tareas específicas
realizadas en un entorno controlado. El proceso era lento e incoherente y
exigía a los expertos en robótica una cantidad considerable de tiempo y
esfuerzo para escribir códigos complejos o utilizar numerosos ciclos de ensayo
y error para programar comportamientos.
"Nuestra investigación en robótica pretende ampliar a las personas en lugar de
sustituirlas", afirma Gill Pratt, director general de TRI y científico jefe de
Toyota Motor Corporation. "Esta nueva técnica de enseñanza es muy eficiente y
produce comportamientos de muy alto rendimiento, lo que permite a los robots
amplificar a las personas de forma mucho más eficaz en muchos aspectos".
TRI ha desarrollado un modelo de comportamiento robótico que aprende a partir
de demostraciones hápticas junto con una descripción lingüística del resultado
deseado. La habilidad se aprende mediante una política de difusión basada en
IA, lo que permite desplegar un nuevo comportamiento de forma autónoma a
partir de docenas de demostraciones. Este método no sólo produce resultados
fiables, repetibles y eficientes, sino que lo hace a una velocidad
extraordinaria.
La plataforma robótica está hecha a medida para tareas de manipulación con dos
brazos, con especial atención a la retroalimentación háptica y la detección
táctil. Los investigadores del TRI ya han enseñado a los robots más de 60
destrezas difíciles con este nuevo método, como verter líquidos, utilizar
herramientas y manipular objetos deformables. El TRI afirma que los logros se
han conseguido simplemente dando a los robots nueva información sin escribir
una sola línea de código nuevo. Ahora esperan enseñar cientos de nuevas
habilidades para finales de año y 1.000 para finales de 2024.
"Las tareas que estoy viendo realizar a estos robots son sencillamente
asombrosas; incluso hace un año, no habría predicho que estuviéramos cerca de
este nivel de destreza diversa", señaló Russ Tedrake, Vicepresidente de
Investigación Robótica del TRI, en un comunicado oficial. "Lo más emocionante
de este nuevo enfoque es el ritmo y la fiabilidad con que podemos añadir
nuevas habilidades. Como estas habilidades funcionan directamente a partir de
las imágenes de la cámara y la detección táctil, utilizando sólo
representaciones aprendidas, son capaces de rendir bien incluso en tareas que
implican objetos deformables, telas y líquidos, todo lo cual ha sido
tradicionalmente extremadamente difícil para los robots."
Fuente:
Toyota