Estudio de Michigan enseña a los robots las relaciones de los objetos domésticos

El objetivo de la investigación es proporcionar un método práctico que permita a los robots buscar activamente objetos objetivo en un entorno complejo.

Puede que no vivamos en el futuro lleno de robots que alguna vez soñaron los futuristas, pero nos estamos acercando a él. Los oradores con asistentes virtuales en el interior y las aspiradoras robotizadas son comunes, y deberíamos esperar aún más bots que invadan el hogar en la próxima década.

Uno de los obstáculos que enfrentan los desarrolladores actualmente es enseñar a los robots cómo maniobrar en la casa. Con ese fin, un equipo de investigación de la Universidad de Michigan ha publicado un nuevo modelo que entrena a los robots en las relaciones entre los objetos del hogar.

Por ejemplo, se puede asignar un robot para llevar la ropa del cesto de arriba y llevarla a la lavadora. Con el modelo, se puede entrenar para que comprenda dónde están tanto la cesta como la máquina, eliminando la necesidad de mover el robot manualmente.

“Ser capaz de buscar objetos de manera eficiente en un entorno es crucial para que los robots de servicio realicen tareas de manera autónoma”, dijo Zhen Zeng, coautor del estudio. “Proporcionamos un método práctico que permite al robot buscar activamente objetos objetivo en un entorno complejo. .”

El modelo, llamado SLiM (Semantic Linking Maps), asocia objetos emblemáticos, como un refrigerador, con otros objetos relacionados, como un cartón de jugo de naranja o mayonesa. A partir de eso, si se le pide a un robot que limpie la mesa, sabrá que debe volver a colocar los artículos del refrigerador en su lugar.

Los investigadores dijeron que SLiM explica la incertidumbre, por ejemplo, si el cesto de la ropa ha sido movido, no dejará de funcionar, aunque podría llevar más tiempo encontrar la nueva ubicación.

Esta renovación activa de las ubicaciones geográficas y las relaciones entre los objetos debería mejorar el rendimiento a largo plazo de los robots, que de lo contrario podrían apagarse constantemente debido a un cambio en el entorno.

El Roomba fue un momento decisivo en términos de robots domésticos, y la mayoría de los robots lanzados después de haber copiado el diseño y la funcionalidad del mismo. Sin embargo, los robots presentados por el equipo de Michigan son mucho más sofisticados, capaces de recoger objetos y realizar tareas.

Todavía estamos a unos años de ese tipo de robots, aunque investigaciones como esta muestran que definitivamente está en camino.