Un agente robótico con inteligencia artificial (IA) apodado ALAN, fue creado por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en Estados Unidos.
Este robot es capaz de completar ‘con éxito’ tareas en el mundo real después de realizar unas pocas pruebas de exploración, comunicaron los científicos del proyecto.
Expertos en robótica durante la última década, han desarrollado múltiples sistemas avanzados que aún requieren supervisión humana, mientras que ALAN puede realizar tareas en el mundo real con poco tiempo de formación e interacción.
Durante el experimento realizado en dos escenarios diferentes de cocina usando utensilios de juguete, el robot aprendió a manipular los objetos con solamente realizar alrededor de cien trayectorias a las mismas.
«Nos ha interesado construir una IA que aprenda estableciendo sus propios objetivos», comentó Russell Mendonca, uno de los investigadores.
«Al no depender de los humanos para la supervisión o la orientación, estos agentes pueden seguir aprendiendo en nuevos escenarios, impulsados por su propia curiosidad, esto permitiría la generalización continua a diferentes dominios y el descubrimiento de comportamientos cada vez más complejos», destacó.
ALAN: “Modelo de aprendizaje universal”
«ALAN aprende un modelo universal de planificar sus acciones y se dirige a sí mismo utilizando objetivos centrados en el entorno».
«También reduce el espacio de trabajo al área de interés utilizando detectores preentrenados listos para usar, después de la exploración, el robot puede unir las habilidades descubiertas para realizar tareas de una o varias etapas especificadas a través de imágenes objetivo», dijo Mendonca.
El enfoque de aprendizaje propuesto por Mendonca y sus colegas permite que el robot aprenda de forma continua y autónoma a completar tareas mientras explora su entorno.
Habilidades de ALAN
«Demostramos que ALAN puede aprender a manipular objetos con solo alrededor de 100 trayectorias, en 1 o 2 horas, en dos cocinas de juego distintas, sin ninguna recompensa».
«Por lo tanto, el uso de antecedentes visuales puede aumentar en gran medida la eficiencia del aprendizaje de robots. Las versiones ampliadas de este sistema, que se ejecutan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, podrán adquirir continuamente nuevas habilidades útiles, con una mínima intervención humana en todos los dominios, acercándonos a tener robots inteligentes de propósito general», expuso Mendonca.
Apuestan a un robot autónomo
«Queremos estudiar cómo utilizar otros antecedentes para ayudar a estructurar el comportamiento del robot, como videos de humanos realizando tareas y descripciones de lenguaje», concluyó el científico.
ALAN podría tantear el camino para la creación de sistemas robóticos autónomos, que tengan mejor rendimiento para la exploración del entorno, por lo que parte del objetivo del proyecto es alcanzar un robot autónomo.
Con información de Nota de Prensa
