Sistema RoboGrammar Automatiza y Optimiza el Diseño de Robots

La forma de un robot determina qué tipo de tareas puede realizar y en qué entorno puede operar. Con las limitaciones tecnológicas actuales, no hay forma de construir y probar cada forma, pero un nuevo sistema desarrollado por investigadores del MIT permite simular estas muchas formas. Después de las simulaciones, se pueden seleccionar las mejores de ellas.

El nuevo sistema se llama RoboGrammar, y el primer paso es informarle qué tipos de partes de robot están disponibles, como ruedas y articulaciones. Luego, se indica el tipo de terreno en el que el robot operará, pero eso es básicamente todo. RoboGrammar luego genera una estructura y un programa de control optimizados.

Avanzando en el Campo del Diseño de Robots

El nuevo sistema es un gran paso adelante en un campo avanzado que todavía es en gran medida manual.

Allan Zhao es el autor principal de la investigación y un estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencia y Inteligencia Artificial de la Computadora del MIT (CSAIL).

“El diseño de robots todavía es un proceso muy manual”, dice Zhao. El sistema RoboGrammar es “una forma de crear nuevos diseños de robots más inventivos que podrían ser más efectivos”.

La investigación se presentará en la conferencia SIGGRAPH Asia este mes.

Según Zhao, los robots se construyen para todo tipo de tareas, pero “todos tienden a ser muy similares en su forma y diseño general. Cuando piensas en construir un robot que necesita cruzar varios terrenos, inmediatamente saltas a un cuadrúpedo. Nos preguntábamos si eso es realmente el diseño óptimo”.

El equipo creía que un nuevo y más innovador diseño podría producir mejores resultados y mejorar la funcionalidad, por lo que construyeron un modelo de computadora para las tareas. El sistema no se vio influenciado por convenciones anteriores y se aplicaron algunas reglas.

Zhao escribe que la colección de formas de robot posibles es “principalmente compuesta por diseños sin sentido. Si simplemente puedes conectar las partes de manera arbitraria, terminas con un lío”.

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La Gramática de Grafos

El equipo se propuso desarrollar una “gramática de grafos”, que restringe cómo se pueden organizar los componentes del robot. Esto es solo para que cada diseño generado por computadora funcione a nivel básico, con restricciones como no poder conectar segmentos de piernas entre sí en lugar de articulaciones.

Zhao se inspiró en los animales, específicamente en los artrópodos, al diseñar las reglas de la gramática de grafos.

Los artrópodos son “caracterizados por tener un cuerpo central con un número variable de segmentos. Algunos segmentos pueden tener patas unidas”, dice Zhao. “Y notamos que eso es suficiente para describir no solo a los artrópodos, sino también a formas más familiares”.

A través del uso de la gramática de grafos, RoboGrammar opera en tres pasos. Primero, define el problema. Segundo, diseña soluciones robóticas posibles. Tercero, selecciona las óptimas.

Los usuarios humanos son responsables de definir el problema y ingresar el conjunto de componentes robóticos disponibles, como motores, patas y segmentos de conexión. El usuario también ingresa el tipo de terreno en el que el robot operará.

“Eso es clave para asegurarse de que los robots finales puedan ser construidos en el mundo real”, dice Zhao.

Cientos de Miles de Estructuras

RoboGrammar toma las reglas de la gramática de grafos y diseña cientos de miles de estructuras de robot posibles, con diversas apariencias diferentes.

“Fue bastante inspirador para nosotros ver la variedad de diseños”, dice Zhao. “Definitivamente muestra la expresividad de la gramática”.

Sin embargo, no todos los diseños son buenos, y elegir el mejor significa que cada movimiento y función del robot deben ser evaluados.

“Hasta ahora, estos robots son solo estructuras”, dice Zhao.

El equipo desarrolló un controlador para cada robot a través de un algoritmo llamado Control Predictivo de Modelo, que prioriza el movimiento hacia adelante rápido, y esto es lo que avanza las estructuras.

“La forma y el controlador del robot están profundamente interconectados, por lo que debemos optimizar un controlador para cada robot individual”, dice Zhao.

Los investigadores luego utilizan un algoritmo de red neuronal para encontrar robots de alto rendimiento. El algoritmo muestrea y evalúa diferentes conjuntos de robots y aprende qué diseños funcionan para qué tareas.

Todo lo mencionado hasta este punto tiene lugar sin intervención humana.

“Este trabajo es un logro culminante en la búsqueda de 25 años para diseñar automáticamente la morfología y el control de los robots”, dice Hod Lipson, ingeniero mecánico y científico de la computadora de la Universidad de Columbia. Él no estuvo involucrado en la investigación. “La idea de usar gramáticas de forma ha estado alrededor durante un tiempo, pero en ningún lugar esta idea ha sido ejecutada tan hermosamente como en este trabajo. Una vez que podamos hacer que las máquinas diseñen, fabriquen y programen robots automáticamente, todas las apuestas están fuera”.

Según Zhao, RoboGrammar es “una herramienta para los diseñadores de robots para expandir el espacio de estructuras de robots en las que se basan”.

El equipo ahora planea construir y probar algunos de los robots en el mundo real, y Zhao dice que el sistema podría ir más allá de la travesía de terrenos y entrar en áreas como los mundos virtuales.

“Digamos que en un videojuego querías generar muchos tipos de robots, sin tener que tener un artista para crear cada uno. RoboGrammar funcionaría para eso casi de inmediato”, dice Zhao.