En el sótano del Edificio de Ciencias de la Computación Gates en la Universidad de Stanford, se enciende una pantalla unida a un brazo robótico rojo. Un par de ojos de dibujos animados parpadea. "Conoce a Bender, "dice Ajay Mandlekar, Doctor. estudiante de ingeniería eléctrica.

Bender es uno de los brazos robóticos que un equipo de investigadores de Stanford está utilizando para probar dos marcos que, juntos, podría hacer que sea más rápido y más fácil enseñar a los robots habilidades básicas. El marco de RoboTurk permite a las personas dirigir los brazos del robot en tiempo real con un teléfono inteligente y un navegador al mostrarle al robot cómo realizar tareas como recoger objetos. SURREAL acelera el proceso de aprendizaje al ejecutar múltiples experiencias a la vez, esencialmente permitiendo que los robots aprendan de muchas experiencias simultáneamente.

"Con RoboTurk y SURREAL, Podemos ampliar los límites de lo que pueden hacer los robots combinando muchos datos recopilados por humanos y combinándolos con el aprendizaje reforzado a gran escala. "dijo Mandlekar, miembro del equipo que desarrolló los marcos.

El grupo presentará RoboTurk y SURREAL el 29 de octubre en la conferencia sobre aprendizaje de robots en Zurich. Suiza.

Humanos enseñando robots

Yuke Zhu, un doctorado estudiante de informática y miembro del equipo, mostró cómo funciona el sistema abriendo la aplicación en su iPhone y agitándola en el aire. Guió el brazo del robot, como una grúa mecánica en un juego de arcade, para que flotara sobre su premio:un bloque de madera pintado para que pareciera un bistec. Esta es una tarea simple de elegir y colocar que implica identificar objetos, recogerlos y ponerlos en el contenedor con la etiqueta correcta.

A humanos, la tarea parece ridículamente fácil. Pero para los robots de hoy, es bastante dificil. Por lo general, los robots aprenden interactuando con su entorno y explorando su entorno, lo que generalmente resulta en muchos movimientos aleatorios del brazo, o de grandes conjuntos de datos. Ninguno de estos es tan eficaz como conseguir ayuda humana. De la misma forma que los padres enseñan a sus hijos a cepillarse los dientes guiando sus manos, las personas pueden demostrar a los robots cómo realizar tareas específicas.

Sin embargo, esas lecciones no siempre son perfectas. Cuando Zhu presionó con fuerza en la pantalla de su teléfono y el robot soltó su agarre, el bistec de madera golpeó el borde de la papelera y cayó sobre la mesa. "Los humanos no somos óptimos en esto, "Mandlekar dijo, "pero esta experiencia sigue siendo integral para los robots".

Aprendizaje más rápido en paralelo

Estos ensayos, incluso los fracasos, proporcionan información invaluable. Las demostraciones recopiladas a través de RoboTurk brindarán a los robots conocimientos básicos para impulsar su aprendizaje. SURREAL puede ejecutar miles de experiencias simuladas por personas de todo el mundo a la vez para acelerar el proceso de aprendizaje.

"Con SURREAL, queremos acelerar este proceso de interacción con el medio ambiente, "dijo Linxi Fan, un doctorado estudiante de informática y miembro del equipo. Estos marcos aumentan drásticamente la cantidad de datos de los que los robots pueden aprender.

"Los marcos gemelos combinados pueden proporcionar un mecanismo para el desempeño humano de tareas asistido por inteligencia artificial en el que podemos alejar a los humanos de entornos peligrosos y al mismo tiempo conservar un nivel similar de competencia en la ejecución de tareas". "dijo la becaria postdoctoral Animesh Garg, miembro del equipo que desarrolló los marcos.

El equipo prevé que los robots serán una parte integral de la vida cotidiana en el futuro:ayudar con las tareas del hogar, realizar tareas de montaje repetitivas en la fabricación o completar tareas peligrosas que puedan representar una amenaza para los seres humanos.

"No debería tener que decirle al robot que gire su brazo 20 grados y una pulgada hacia adelante 10 centímetros, "dijo Zhu." Quieres poder decirle al robot que vaya a la cocina y consiga una manzana ".