Para mucha gente, las tareas del hogar son temidas, parte ineludible de la vida que a menudo posponemos o hacemos con poco cuidado, pero ¿y si una criada robot pudiera ayudar a aligerar la carga?

Recientemente, Los informáticos han estado trabajando en enseñar a las máquinas a realizar una gama más amplia de tareas en la casa. En un nuevo artículo encabezado por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) y la Universidad de Toronto, investigadores demuestran "VirtualHome, "un sistema que puede simular tareas domésticas detalladas y luego hacer que" agentes "artificiales las ejecuten, abriendo la posibilidad de algún día enseñar a los robots a realizar tales tareas.

El equipo entrenó el sistema usando casi 3, 000 programas de diversas actividades, que se dividen en subtareas para que las comprenda la computadora. Una tarea sencilla como "preparar café, " por ejemplo, también incluiría el paso "agarrar una taza". Los investigadores demostraron VirtualHome en un mundo tridimensional inspirado en el videojuego de los Sims.

El agente de IA del equipo puede ejecutar 1, 000 de estas interacciones en el mundo estilo Sims, con ocho escenas diferentes, incluida una sala de estar, cocina, comedor, Cuarto, y oficina en casa.

"Describir acciones como programas de computadora tiene la ventaja de proporcionar descripciones claras e inequívocas de todos los pasos necesarios para completar una tarea, "dice el estudiante de doctorado Xavier Puig, quien fue el autor principal del artículo. "Estos programas pueden instruir a un robot o un personaje virtual, y también se puede utilizar como representación para tareas complejas con acciones más simples ".

El proyecto fue desarrollado conjuntamente por CSAIL y la Universidad de Toronto junto con investigadores de la Universidad McGill y la Universidad de Ljubljana. Será presentado en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), que se lleva a cabo este mes en Salt Lake City.

Cómo funciona

A diferencia de los humanos, Los robots necesitan instrucciones más explícitas para completar tareas sencillas; no pueden simplemente inferir y razonar con facilidad.

Por ejemplo, uno podría decirle a un humano que "encienda el televisor y lo mire desde el sofá". Aquí, Se han omitido acciones como "agarrar el control remoto" y "sentarse / acostarse en el sofá", ya que son parte del conocimiento de sentido común que tienen los humanos.

Para demostrar mejor este tipo de tareas a los robots, las descripciones de las acciones debían ser mucho más detalladas. Para hacerlo el equipo primero recopiló descripciones verbales de las actividades del hogar, y luego los tradujo a un código simple. Un programa como este puede incluir pasos como:caminar hacia la televisión, enciende la televisión, camina hacia el sofá, siéntate en el sofá, y ver televisión.

Una vez creados los programas, el equipo los introdujo en el simulador 3D de VirtualHome para convertirlos en videos. Luego, un agente virtual ejecutaría las tareas definidas por los programas, si estaba viendo la televisión, colocando una olla en la estufa, o encender y apagar una tostadora.

El resultado final no es solo un sistema para entrenar a los robots para que realicen tareas domésticas, pero también una gran base de datos de tareas domésticas descritas usando lenguaje natural. Empresas como Amazon que están trabajando para desarrollar sistemas robóticos similares a Alexa en casa podrían eventualmente usar datos como este para entrenar a sus modelos para que realicen tareas más complejas.

El modelo del equipo demostró con éxito que, sus agentes podrían aprender a reconstruir un programa, y por tanto realizar una tarea, dada una descripción:"verter la leche en un vaso", o una demostración en video de la actividad.

"Esta línea de trabajo podría facilitar verdaderos asistentes personales robóticos en el futuro, "dice Qiao Wang, un asistente de investigación en artes, medios de comunicación, e ingeniería en la Universidad Estatal de Arizona. "En lugar de cada tarea programada por el fabricante, el robot puede aprender tareas con solo escuchar u observar a la persona específica a la que acompaña. Esto permite que el robot realice tareas de forma personalizada, o incluso algún día invocar una conexión emocional como resultado de este proceso de aprendizaje personalizado ".

En el futuro, el equipo espera entrenar a los robots usando videos reales en lugar de videos de simulación al estilo de los Sims, lo que permitiría a un robot aprender simplemente viendo un video de YouTube. El equipo también está trabajando en la implementación de un sistema de aprendizaje de recompensas en el que el agente recibe comentarios positivos cuando realiza las tareas correctamente.

"Puede imaginarse un entorno en el que los robots ayuden con las tareas del hogar y eventualmente puedan anticipar deseos y necesidades personalizados, o acción inminente, ", dice Puig." Esto podría ser especialmente útil como tecnología de asistencia para las personas mayores, o aquellos que pueden tener movilidad limitada ".