Tecnología innovadora: Reconocimiento de objetos por robots

En el bullicioso Laboratorio de Visión y Robótica Inteligente de la Universidad de Texas en Dallas, un robot se afana en empujar un paquete de mantequilla de juguete alrededor de una mesa. Desarrollado por informáticos de la UT de Dallas, el robot, con cada empujón, aprende a reconocer el objeto mediante un revolucionario sistema.

Un salto cuántico en el aprendizaje

Los enfoques anteriores se basaban en un único empujón o agarre para enseñar a un robot un objeto. Sin embargo, este nuevo sistema permite al robot empujar objetos varias veces. Esta interacción repetida da lugar a la recogida de una secuencia de imágenes. Así, permite al sistema segmentar meticulosamente todos los objetos hasta que el robot puede reconocerlos. Este avance tiene el potencial de mejorar notablemente la capacidad de reconocimiento de objetos de un robot.

¿Robots que cocinan? Un paso más cerca

El sueño de robots que cocinen la cena y se ocupen de las tareas domésticas puede ser aún un futuro lejano. Sin embargo, el grupo de investigación de la Universidad de Texas en Dallas ha dado un notable paso adelante. Han desarrollado un sistema robótico dotado de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a los robots a identificar y recordar mejor los objetos. El Dr. Yu Xiang, autor principal del trabajo de investigación, subraya la importancia de esta tecnología para tareas como ir a buscar una taza o llevar una botella de agua a una persona.

Generalización del reconocimiento de objetos

La creativa tecnología de los investigadores está diseñada para ayudar a los robots a detectar una amplia gama de objetos habituales en diversos entornos, incluidos los hogares. Es especialmente hábil generalizando, lo que permite a los robots identificar versiones similares de objetos comunes, aunque sean de marcas, tamaños y formas diferentes.

Tecnología innovadora: Aprender interactuando

En el laboratorio del Dr. Xiang se entrena a un robot manipulador móvil llamado Ramp. Ramp, un robot de Fetch Robotics, tiene una altura aproximada de 1,2 metros y un largo brazo mecánico equipado con siete articulaciones. En el extremo del brazo hay una «mano» cuadrada con dos dedos para agarrar objetos. El robot aprende a reconocer objetos como los niños aprenden a interactuar con sus juguetes: mediante la interacción y la repetición.

El poder de la repetición

Lo que diferencia a este método es el esfuerzo persistente del robot. En lugar de un único empujón, el robot empuja cada objeto entre 15 y 20 veces. Este enfoque repetitivo permite al robot captar más imágenes con su cámara RGB-D, dotada de un sensor de profundidad. Esta exhaustiva recopilación de datos minimiza las posibilidades de error, lo que conduce a un reconocimiento más preciso de los objetos.

Crucial para las tareas robóticas

Reconocer, diferenciar y recordar objetos, lo que se conoce como segmentación, es una función fundamental para que los robots realicen diversas tareas. El campo de la robótica ha experimentado un salto sustancial con la introducción de este innovador sistema, que utiliza periodos prolongados de interacción para mejorar la segmentación de objetos.

Una experiencia de aprendizaje

Ninad Khargonkar, estudiante de doctorado de informática que participa en el proyecto, destacó la importancia de las pruebas en el mundo real. Trabajar en este proyecto le permitió mejorar el algoritmo que guía las decisiones del robot. De este modo, se tiende un puente entre los algoritmos teóricos y las aplicaciones prácticas.

Tecnología innovadora: Objetivos futuros

El próximo objetivo del equipo de investigación es mejorar otras funciones críticas, como la planificación y el control. Estas mejoras podrían permitir a los robots abordar con eficacia tareas complejas como la clasificación de materiales reciclados.

Esta investigación pionera, que representa un esfuerzo de colaboración de un equipo de investigadores entregados a su trabajo, cuenta con el apoyo parcial de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA). El programa Perceptually-enabled Task Guidance de la DARPA tiene como objetivo desarrollar tecnologías de IA que ayuden a los usuarios a realizar tareas físicas complejas, ampliando sus habilidades y reduciendo los errores mediante la guía de realidad aumentada.