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  • Los robots necesitan una nueva filosofía para dominarse

    https://www.ncnr.org.uk/

    Los robots necesitan saber la razón por la que están haciendo un trabajo si quieren trabajar de manera efectiva y segura junto a las personas en un futuro cercano. En lenguaje sencillo, esto significa que las máquinas necesitan entender el motivo de la forma en que lo hacen los humanos, y no solo realizar tareas a ciegas, sin contexto.

    Según un nuevo artículo del Centro Nacional de Robótica Nuclear, con sede en la Universidad de Birmingham, esto podría presagiar un cambio profundo para el mundo de la robótica, pero uno que es necesario.

    El autor principal, Dr. Valerio Ortenzi, en la Universidad de Birmingham, argumenta que el cambio de pensamiento será necesario a medida que las economías adopten la automatización, conectividad y digitalización ("Industria 4.0") y niveles de interacción humano-robot, ya sea en fábricas o en hogares, aumentar dramáticamente.

    El papel, publicado en Inteligencia de la máquina de la naturaleza , explora el problema de los robots que utilizan objetos. "Agarrar" es una acción perfeccionada hace mucho tiempo en la naturaleza, pero que representa la vanguardia de la investigación robótica.

    La mayoría de las máquinas de fábrica son "tontas, "recoger a ciegas objetos familiares que aparecen en lugares predeterminados en el momento justo. Conseguir que una máquina recoja objetos desconocidos, presentado al azar, requiere la interacción perfecta de múltiples, tecnologías complejas. Estos incluyen sistemas de visión e inteligencia artificial avanzada para que la máquina pueda ver el objetivo y determinar sus propiedades (por ejemplo, ¿es rígido o flexible?); y potencialmente, Se requieren sensores en la pinza para que el robot no aplaste inadvertidamente un objeto que se le haya dicho que recoja.

    Incluso cuando todo esto se logra, Los investigadores del Centro Nacional de Robótica Nuclear destacaron un problema fundamental:lo que tradicionalmente ha contado como un agarre `` exitoso '' para un robot podría ser en realidad un fracaso del mundo real. porque la máquina no tiene en cuenta cuál es el objetivo y por qué está levantando un objeto.

    El documento cita el ejemplo de un robot en una fábrica que recoge un objeto para entregarlo a un cliente. Ejecuta con éxito la tarea, sujetando el paquete de forma segura sin causar daños. Desafortunadamente, la pinza del robot oculta un código de barras crucial, lo que significa que el objeto no se puede rastrear y la empresa no tiene idea de si el artículo ha sido recogido o no; todo el sistema de entrega se estropea porque el robot no conoce las consecuencias de sujetar una caja de forma incorrecta.

    El Dr. Ortenzi da otros ejemplos, involucrando robots que trabajan junto a personas.

    "Imagínese pedirle a un robot que le pase un destornillador en un taller. Según las convenciones actuales, la mejor forma de que un robot recoja la herramienta es por el mango, ", dijo." Desafortunadamente, Eso podría significar que una máquina enormemente poderosa luego lanza una cuchilla potencialmente letal hacia ti, a velocidad. En lugar de, el robot necesita saber cuál es el objetivo final, es decir., para pasar el destornillador de forma segura a su colega humano, para repensar sus acciones.

    "Otro escenario prevé un robot que le pasa un vaso de agua a un residente en un hogar de ancianos. Debe asegurarse de que no se caiga el vaso, pero también de que el agua no se derrame sobre el receptor durante el acto de pasar". o que el vaso se presente de forma que la persona pueda agarrarlo.

    "Lo que es obvio para los humanos tiene que ser programado en una máquina y esto requiere un enfoque profundamente diferente. Las métricas tradicionales utilizadas por los investigadores, durante los últimos veinte años, para evaluar la manipulación robótica, no son suficientes. En el sentido más práctico, los robots necesitan una nueva filosofía para dominarse ".

    Profesor Rustam Stolkin, Director de NCNR, dijo, "El Centro Nacional de Robótica Nuclear es único en su trabajo en problemas prácticos con la industria, al mismo tiempo que genera el más alto calibre de investigación académica de vanguardia, ejemplificado por este documento histórico ".


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