Cómo el aprendizaje por refuerzo podría algún día transformar la operación de su robot industrial

A la vanguardia de la tecnología robótica, varios investigadores y nuevas empresas se esfuerzan agresivamente por lograr un mayor nivel de inteligencia en el uso de robots industriales. Los robots industriales de hoy, incluso los mejorados con sistemas de visión robótica, son rígidos e inflexibles en comparación con los que se vislumbran en el horizonte.

Los avances en el aprendizaje por refuerzo (RL) se encuentran entre las formas más prometedoras y prácticas de inteligencia robótica hasta la fecha. Algún día, los robots habilitados para RL pueden transformar la forma en que su organización se acerca a la automatización.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo para robots y cómo funciona?

RL es un tipo de programación robótica que permite a los robots aprender comportamientos basados ​​en interacciones repetidas con el entorno que los rodea. Los operadores de robots programan un robot con una especificación de qué hacer en lugar de cómo hacerlo. Con una serie de recompensas, el robot aprende a completar una tarea con una preprogramación menos rígida y un comportamiento más adaptable.

Hay dos formas de algoritmos RL:búsqueda de políticas y métodos basados ​​en funciones de valor. En el pasado, los robots aprenden un mapeo directo de estados explícitos a acciones, y en este último el robot aprende una estructura intermedia que evalúa el valor de un estado y actúa en base a este valor. De cualquier manera, ambos tipos de RL para robots ofrecen un método más avanzado para aprender nuevas tareas.

Los beneficios del aprendizaje por refuerzo para robots industriales

Existen muchos beneficios potenciales de implementar RL en robots industriales. En primer lugar, esta técnica de aprendizaje permite a los robots ejecutar tareas mucho más complejas. En comparación, los robots de hoy se adhieren a una ruta preestablecida cercana con algo de espacio para responder a las variables, mientras que los robots industriales del futuro con capacidades de RL serán mucho más flexibles en lo que pueden hacer.

Estos tipos de robots podrían operar en entornos dinámicos, incluso en entornos que nunca antes habían visto, y aprender rápidamente las mejores formas de completar una tarea. Este nivel de flexibilidad expande drásticamente las aplicaciones para robots industriales, pero también reduce significativamente los requisitos de programación e intervención del operador, lo que ayuda a mejorar la productividad.

Si bien el RL para robots industriales puede no ser comercialmente viable hoy en día, es aconsejable estar atento a lo que sigue y este método de aprendizaje de robots podría revolucionar la robótica industrial más temprano que tarde.

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