Cualquiera que haya observado a un perro moverse, tal vez solo caminando, saltando o atrapando un frisbee, probablemente haya notado cuán dinámicos, complejos y naturales pueden ser los movimientos de un canino. El animal probablemente no piense mucho en el orden en que coloca sus cuatro patas en el suelo cuando trota. Simplemente lo hace
Ahora, imagina que tienes un perro robótico y quieres intentar programarlo para que haga algo básico, como caminar. Incluso si eras un programador experto, probablemente te resultaría una tarea desalentadora hacer que tu canino mecánico realice sin problemas acciones como esa, y mucho menos un salto peludo del frisbee.
Para tratar de encontrar un enfoque más rápido y escalable, los investigadores de Google y la Universidad de California, Berkeley, recurrieron a datos de movimientos reales de perros de carne y hueso para entrenar a su perro robótico para llevar a cabo tareas como caminar a diferentes velocidades o girar . "Nuestra idea es que quizás podamos hacer que los robots aprendan estas habilidades más fácilmente mostrándole ejemplos de animales que se mueven en entornos", dice Jason Peng, un investigador estudiantil de Google
Después de todo, los animales son naturalmente excelentes para llevar a cabo "comportamientos ágiles", agrega. ¿Pero aplicar ingeniería inversa a esas acciones y conseguir que un robot las haga? Eso podría ser más difícil que entrenar a un perro callejero rebelde para no rogar por los restos de la mesa.
En lugar de recopilar información completamente nueva sobre el movimiento perrito para este proyecto, el equipo utilizó datos que ya existía que provenía de un solo canino. "Había un conjunto de datos público disponible de diferentes movimientos de perros", dice Peng. Los datos de captura de movimiento de ese perro de ese trabajo les dieron la información que necesitaban.
Pero no fue tan fácil como simplemente descargar esa información en el cerebro de un robot físico. Los siguientes pasos implicaron el uso de la simulación por computadora para que una versión virtual del robot pueda aprender a imitar las acciones del perro real. (Los investigadores europeos también recurrieron a la simulación y la IA para que un perro robótico aprenda). Esta parte del proyecto implicó el uso del aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, para que el robot virtual adquiriera las nuevas habilidades. "El algoritmo de aprendizaje estaba tratando de encontrar una manera que le permitiera al robot reproducir el movimiento lo más cerca posible", dice Peng.
Después de todo, un robot es diferente de un perro real. Por un lado, su cuerpo es menos flexible. "El robot no tiene una columna vertebral, su cuerpo es como un ladrillo", agrega. La IA tuvo que hacer que el robot coincidiera con el movimiento real de los animales lo mejor que pudo.
Finalmente, después de ese tiempo de simulación, transfirieron ese conocimiento a un robot. Ese paso tampoco es totalmente sencillo, porque la simulación por computadora no es una representación perfecta del mundo real.
El resultado final fue que su robot podría llevar a cabo acciones que aprendió del comportamiento real del perro, con simulación e inteligencia artificial y otras medidas de adaptación como pasos intermedios cruciales. Cosas que podría hacer? "Un montón de habilidades de locomoción, como diferentes pasos para caminar", dice Peng. "Además, algunos movimientos de giro y giro". Incluso caminó hacia atrás.
Las cosas más difíciles de ejecutar para el robot fueron acciones rápidas y dinámicas, como una carrera rápida o un salto. Eso hasta ahora no ha sido reproducible.
Peng dice que usar este método para enseñar al robot a realizar tareas fue más rápido de lo que hubiera sido si hubieran tenido que codificar estas habilidades paso a paso. "Incluso para algo como caminar, ha sido algo que se ha estudiado durante décadas en la comunidad de robótica", señala. Pero espera que los robotistas puedan usar este enfoque no solo para que sea más rápido y fácil enseñar habilidades de robots, sino también para aumentar la complejidad de esas acciones. Al caminar, "tenemos el beneficio de muchos años de estudio", dice. ¿Algo más elegante, como saltar y girar? Este método podría hacer que esos movimientos avanzados sean más fáciles de programar.
Sin embargo, el bot entrenado por Google ciertamente no es el único perro mecánico en el bloque. El mas famoso es Mancha, de Boston Dynamics, que era polémicamente probado por la policía del estado de Massachusetts el año pasado.
Mira el video, a continuación, del proyecto perro de Google.