Estudio de Michigan muestra robots dominando relaciones de objetos domésticos para navegación hogareña más inteligente

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 soñado por futuristas, pero nos estamos acercando. Altavoces con asistentes virtuales y aspiradoras robot son comunes, y deberíamos esperar aún más bots invasores del hogar en la próxima década.

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

Por ejemplo, a un robot se le puede asignar llevar la ropa sucia del cesto arriba y moverla a la lavadora. Con el modelo, puede entrenarse para entender dónde están tanto el cesto como la máquina, eliminando la necesidad de mover el robot manualmente.

"Ser capaz de buscar eficientemente objetos en un entorno es crucial para que los robots de servicio realicen tareas autónomamente", dijo Zhen Zeng, coautora del estudio. "Proporcionamos un método práctico que permite al robot buscar activamente objetos objetivo en un entorno complejo".

El modelo, llamado SLiM (Mapas de Enlace Semántico), asocia objetos emblemáticos, como un refrigerador, con otros objetos relacionados, como un cartón de jugo de naranja o mayonesa. A partir de eso, si a un robot se le pide limpiar la mesa, sabrá devolver los artículos del refrigerador a donde pertenecen.

Los investigadores dijeron que SLiM tiene en cuenta la incertidumbre, por ejemplo, si el cesto de ropa se ha movido, no dejará de funcionar, aunque podría tardar más en encontrar la nueva ubicación.

Esta renovación activa de ubicaciones geográficas y relaciones entre objetos debería mejorar el rendimiento a largo plazo de los robots, que de otro modo se apagarían constantemente debido a un cambio en el entorno.

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

Aún faltan unos años para ese tipo de robots, aunque investigaciones como esta muestran que definitivamente está en camino.