Estos robots aprendieron tenis y boxeo tras observar personas

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Estos robots aprendieron tenis y boxeo tras observar personas

Si los grandes robots bípedos al estilo de Boston Dynamics alguna vez terminan reemplazando a los humanos en los espacios de trabajo, es posible que lo hagan después de haber sido entrenados por sus predecesores de carne y hueso. en un nuevo papel, investigadores de Stanford explican cómo enseñaron a un robot de aspecto humanoide de 5’9 equipado con una sola cámara RGB a tocar el piano, al tenis e incluso a aprender a boxear simplemente imitando o “siguiendo” los movimientos humanos. El novedoso método de aprendizaje podría ayudar a acelerar el tiempo de entrenamiento y reducir los costos asociados con el futuro desarrollo de robots humanoides. Esto podría resultar útil, especialmente ahora que empresas como Figure y Tesla se apresuran a lanzar robots bípedos capaces de realizar trabajos de fábrica y a domicilio

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¿En qué se diferencian estos robots imitadores?

Los robots con forma de personas han existido de alguna forma durante décadas, pero a menudo tienen dificultades para replicar los mismos movimientos fluidos que muchos humanos aprenden de forma natural. Entrenar robots para que realicen movimientos que pueden parecer relativamente simples para los humanos implica grandes cantidades de datos de entrenamiento de movimientos humanos, a menudo complejos y multifacéticos. En el pasado, los investigadores de robótica han intentado desacoplar diferentes elementos de esos datos, como los datos relacionados con la percepción visual o el control de brazos y piernas, pero los investigadores dicen que ese enfoque requiere mucho tiempo y no es adecuado para ampliarlo.

Los investigadores de Stanford adoptaron un enfoque diferente. Primero utilizaron un modelo de IA de refuerzo para entrenar un robot diseñado a medida, llamado “HumanPlus”, con 40 horas de diversos datos de movimiento humano. Luego podrían tomar las lecciones básicas aprendidas al entrenar al robot con esos datos en un entorno de simulación y luego aplicarlas en el mundo físico. Armado con ese conocimiento y una cámara web conectada a su cabeza, el robot fue capaz de “seguir” los movimientos del cuerpo y la mano de un operador humano y, finalmente, imitarlos. Este proceso, conocido como “sombra”, dio como resultado que los robots humanoides replicaran los movimientos humanos de manera más natural.

“Al imitar a los humanos, los humanoides pueden potencialmente aprovechar el rico repertorio de habilidades y movimientos exhibidos por los humanos, ofreciendo una vía prometedora para lograr la inteligencia general de los robots”, escriben los autores.

Las diversas tareas y movimientos que se le pidió al robot que imitara abarcaban toda la gama del movimiento humano. En un ejemplo, al robot se le asignó la tarea de ponerse un zapato y caminar, lo que puso a prueba tanto su destreza manual como su locomoción general. Mientras tanto, otras tareas, como jugar al ping pong o aprender a lanzar un sólido jab de izquierda, pusieron más énfasis en la percepción visual y el tiempo. Otra actividad, en la que el robot utilizó un teclado para escribir la frase codificada “Hola palabra”, demostró movimientos de los dedos más precisos. Una vez completamente capacitado, los investigadores afirman que HumanPlus tuvo éxito en sus movimientos entre el 60% y el 100% del tiempo, dependiendo de la tarea.

Físicamente, HumanPlus es un monstruo de Frakenstein formado por varias partes de robot. Los investigadores utilizaron un robot Robotics H1 de Unitree como cuerpo base, pero luego conectaron manos y muñecas mecánicas de las empresas Inspire-Robots y Robotis. Una simple cámara web Razer conectada a los ojos del robot sirvió como su principal forma de ver el mundo que lo rodea. En total, el precio final del robot fue de aproximadamente 107.945 dólares. Cualquiera que tenga acceso a ese tipo de masa puede aprender a construir su propio robot HumanPlus siguiendo las instrucciones. publicado por los investigadores en este repositorio de GitHub.

El aprendizaje de la mímica podría hacer que los robots comerciales sean más adaptables

Los métodos de entrenamiento más fluidos del investigador surgen en medio de un aumento del interés comercial en los robots humanoides. figura y Robots de agilidad, dos nombres líderes en el sector, ya han comenzado a probar sus productos en instalaciones de fabricación de automóviles y logística. Tesla, cuyo robot Optimus ha evolucionado a partir de un hombre en un traje de cuerpo a una máquina del mundo real capaz de acariciar huevos, imagina una realidad en la que estos robots parlantes andantes algún día laven platos y realizar otras tareas del hogar. Aunque todavía es (muy) incipiente, todo ese movimiento podría dar lugar a una importante industria de robots humanoides. Un informe de 2022 de Goldman Sachs predice El mercado mundial de robots humanoides podría alcanzar los 154.000 millones de dólares en 2035.

No es difícil imaginar cómo un robot capaz de aprender mediante el mimetismo podría resultar útil en estos entornos comerciales. Al igual que los nuevos trabajadores humanos que se capacitan en un trabajo, los gerentes u operadores de robots capacitados podrían enseñar a los robots humanoides cómo realizar tareas específicas específicas de una industria empresarial en particular. Y a diferencia de otros robots preprogramados, estas máquinas más cultivables también podrían actualizarse para seguir nuevas tareas. Este enfoque más orgánico del aprendizaje del movimiento también podría aumentar potencialmente la funcionalidad de un segmento creciente de robots centrados en la accesibilidad destinado a mejorar la vida de las personas con discapacidad.