En el laboratorio de robótica de la Universidad Cornell un androide equipado con un sensor del sistema de videojuegos Microsoft Kinect está haciendo esfuerzos cada día para aprender nuevas cosas. El prototipo aspira al título del mejor asistente personal aunque, hasta que sea capaz de cumplir con éxito las tareas que le han sido encargadas, tendrá que asimilar una cantidad muy grande de datos sobre la predicción del comportamiento humano. Pero llegar a conocer como piensa y actúa una persona supone un proceso más complejo que el de programar y ejecutar de forma remota.
Los humanos anticipan el comportamiento recíproco todo el tiempo, sea abrir la puerta hasta llenar la taza de café. Para hacer que un robot pueda predecir tenemos que coleccionar muchísimos comportamientos humanos desde comer y tomar las pastillas hasta meter la comida en el microondas”, explica el profesor que dirige el laboratorio.
También explican cómo han conseguido mejorar sus resultados. El equipo de científicos enseñó al robot un vídeo con los comportamientos que tenía que aprender. Usando su algoritmo el androide procesó la información y la guardó en su base de datos. La próxima vez que se simuló la tarea lo único que tenía que hacer para predecir el comportamiento era monitorizar los movimientos de su acompañante humano y acceder a la base de datos para saber cual era la siguiente actividad.
El proceso necesita tiempo, pero los ingenieros están convencidos de que se puede acelerar. Ahora el robot es open source o código libre, es decir los desarrolladores pueden acceder a su sistema informático y modificar el algoritmo para mejorar su aprendizaje. Y según apuntan los especialistas esta es sólo una de las técnicas para hacer que los robots sean más inteligentes de lo que son.
El proyecto RoboEarth y la importancia de una nube para robots
Extrapolado a la gran cantidad de robots que se están creando, las ventajas que ofrece el código libre indica que un sistema informático puede extender sus capacidades más allá de la propia computación que lleva integrada.
Al principio de este año se inició el primer proyecto de una World Wide Web para robots que almacena datos generados en colaboración con los humanos y en un formato legible para maquinas. Entre la información guardada se encuentran mapas de navegación, modelos de reconocimiento de objetos o componentes software. El objetivo de esta iniciativa ha surgido para demostrar que los androides maximizan su aprendizaje cuando se alimentan de la información compartida por un “cerebro” común como el del cloud.
Las primeras prácticas se hicieron en una habitación de hospital simulada en la Universidad Eindhoven donde cuatro robots practicaron tareas de cuidar pacientes usando una base de datos común que permitía a las maquinas compartir información y aprender la una de la otra. El proyecto fundado por la Unión Europea indicaba que el acceso a un Internet para robots les permitía incrementar de forma considerable su capacidad de aprendizaje al tener acceso a una amplia estructura computacional disponible en la nube. A partir de ese momento el desarrollo de sistemas robóticos empezaba otra etapa, apoyada por algunas de las compañías tecnológicas más importantes a nivel mundial.
El experto en robótica, Ken Goldberg, explica cómo mejorar las vidas de los robots
Google es una de las compañías que mejor ha entendido el beneficio que puede traer para la robótica la tecnología de la web. Su nombre se relaciona con algunos de los proyectos open source más conocidos como por ejemplo el prototipo del coche autónomo y Cloud-based Robot Grasping Project, una investigación sobre el cloud de la robótica que forma parte de las más influyentes publicaciones del 2013.
Ken Goldberg, un colaborador experto en robótica de la Universidad de Berkeley, amplió el tema de la necesidad de mejorar las capacidades de los androides apelando a las ventajas de la red de Internet en una de las charlas que Google acostumbra organizar para hacer conocidas las opiniones de los académicos.
Él considera que si los robots se han creado para que nos hagan la vida más fácil, de la misma forma se les pueden mejorar sus prestaciones. Según el científico las máquinas disponen de sistemas limitados: un ordenador con un memoria y capacidad de procesamiento finitas que gastan una cantidad desproporcionada de batería. Pero él está convencido de que mover sus “cerebros” del ordenador que llevan a bordo a servidores remotos los haría ser más inteligentes.
Podemos hacer robots más rápidos, inteligentes y más potentes usando cloud. Con un acceso a amplios repositorios de datos almacenados en la nube el robot extrae lo que necesita en el momento adecuado”.
Para ello propone cinco formas de mejorar su rendimiento:
- Big Data: permite el acceso a librerías globales de imágenes, mapas y datos de los objetos con sus propiedades geométricas y mecánicas
- Cloud Computing: consta en computación paralela masiva ‘on demand’ para peticiones de planificación óptima del movimiento o modelado estadístico
- Aprendizaje robótico colectivo: posibilidad de compartir resultados, trayectorias o políticas de control dinámico
- Open-Source y Open-Access: el cloud facilita el acceso a datos compartidos por los desarrolladores como por ejemplo código open-source, diseños para programación, experimentos, construcción de hardware
- Crowdsourcing y Call Centers: orientación ofrecida por los humanos a través de call centers para la gestión de excepciones y recuperación de errores.
Ken Goldberg cree que la aplicación de estos métodos podría solucionar restricciones causadas por el coste y la capacidad limitada de la computación a bordo en el proceso de desarrollo de los sistemas robóticos. Para más detalles sobre las ideas del especialista en relación con los beneficios del cloud para robots dejaremos a continuación el estudio que dio a conocer sus teorías y el vídeo de la charla organizada por Google:
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