Robot de aprendizaje autónomo

Robot de aprendizaje autónomo Google

Omicrono

Este robot de Google ha aprendido a caminar sin que le enseñe un humano.

Mediante un algoritmo, el robot de Google consigue aprender a caminar en diferentes superficies de forma autónoma sin participación humana.

7 marzo, 2020 18:47

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En un mundo en el que vehículos autónomos recorren las calles de algunas ciudades es realmente complicado sorprendernos con alguna nueva tecnología. Justo hasta que llega Google y sus robots que aprenden a caminar solos.

Aprender a andar es un ardua tarea para los humanos más jóvenes. Unos cuantos meses para rematar la formación de las extremidades inferiores y muchas horas de prueba y error son necesarias para dar el primer paso sin ayuda externa.

Google ha conseguido desarrollar un algoritmo de aprendizaje para aplicárselo a estos pequeños dispositivos electrónicos. Que un robot sepa aprender a caminar por sí solo sin más intervención humana que unas líneas de código abre la puerta a un mundo en el que está todo por descubrir.

El algoritmo del aprendizaje

Hasta ahora, los algoritmos de aprendizaje requerían de una importante participación humana. Por ejemplo, cuando el robot se caía al suelo necesitaba de un humano para levantarlo.

Robot aprendizaje automático

Los ingenieros de Google han sido capaces de desarrollar algoritmos para robots que permiten aprender a caminar a estos pequeños dispositivos sin intervención humana. Tan solo aplicando el software de aprendizaje, son capaces de caminar hacia adelante, hacia atrás y a girar a izquierda y derecha por sí mismos.

Este proyecto se basa en unas investigaciones llevadas a cabo hace un año en las que se simulaba -en un entorno virtual- el aprender a caminar para luego aplicárselo en el mundo real. Se encontraron con que las circunstancias del robot podían cambiar drásticamente si lo poníamos, por ejemplo, sobre una superficie resbaladiza. Invalidando por completo todo el trabajo previo.

Robot de Google aprendizaje

Robot de Google aprendizaje Google

El nuevo proyecto elimina de raíz todo el aprendizaje virtual y ha desarrollado los algoritmos para que puedan ser aplicados directamente en el robot desde el minuto cero. De esta forma puede adaptarse a algunos cambios físicos del terreno como escalones o planos inclinados.

Sin humanos, mejor

El proyecto continuó y se encontraron con que un humano debía estar pendiente y participar activamente cientos de veces. Hasta que consiguieron dar con la tecla adecuada. Lo primero fue delimitar el terreno de aprendizaje estableciendo fronteras a partir de las cuales el robot tendría que dar marca atrás.

Robot aprendiendo a caminar

El algoritmo también premitía al robot aprender a caminar en el otro sentido de la marcha y así se reforzaban las cualidades motoras. Para hacerlo aún más independiente incluyeron medidas de seguridad más restrictivas en el código del algoritmo haciéndolo más cuidadoso a posibles golpes o caídas.

Gracias a esto el robot, si finalmente se caía, lo hacía en unas condiciones que le permitía levantarse por sus propios medios sin intervención humana. Este es uno de los puntos fuertes del algoritmo pues ya no habría que preocuparse por levantar al robot y el aprendizaje era puramente autónomo.

En los vídeos aportados por los investigadores de Google podemos ver el progreso entero. En los primeros minutos el robot camina lento, errático y no le faltan caídas. Pero a medida que va pasando el tiempo los avances son asombrosos y en 80 minutos es capaz de andar de forma bastante estable.

Robot caminando en alfombra de reja

Robot caminando en alfombra de reja Google

Los investigadores han conseguido que el robot aprenda a caminar en superficies más o menos complejas como un colchón viscoelástico o un felpudo con grietas, según recoge Technology Review.

Si consiguen aplicarlo con éxito fuera de laboratorios puede significar una auténtica revolución para el aprendizaje autónomo. Por ejemplo, que un robot pueda aprender a caminar en superficies nunca pisada por el hombre en exploración espacial.