Robot aprende a entenderse a sí mismo sin ayuda humana

Ingenieros de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Columbia han creado el primer robot que puede aprender un modelo de todo su cuerpo desde cero, todo sin ayuda humana. 

El estudio fue publicado en Robótica Ciencia. 

Enseñando al robot

Los investigadores demostraron cómo el robot puede crear un modelo cinemático de sí mismo y utilizar un modelo propio para planificar el movimiento, alcanzar objetivos y evitar obstáculos en una amplia gama de situaciones. También podría reconocer y compensar automáticamente el daño a su cuerpo. 

Se colocó un brazo robótico dentro de un círculo de cinco cámaras de video, y el robot se observó a sí mismo a través de las cámaras mientras ondulaba libremente. Se movió y se contorsionó para aprender exactamente cómo se movía su cuerpo en respuesta a diferentes órdenes motoras y, después de tres horas, finalmente se detuvo. La red neuronal profunda interna del robot luego terminó de aprender la relación entre la acción del motor del robot y el volumen ocupado en su entorno. 

Hod Lipson es profesor de ingeniería mecánica y director del Creative Machines Lab de Columbia. 

"Teníamos mucha curiosidad por ver cómo se imaginaba el robot", dijo Lipson. "Pero no se puede simplemente echar un vistazo a una red neuronal; es una caja negra". 

Los investigadores trabajaron en varias técnicas de visualización antes de que surgiera gradualmente la autoimagen. 

"Era una especie de nube que parpadeaba suavemente y parecía envolver el cuerpo tridimensional del robot", continuó Lipson. "A medida que el robot se movía, la nube parpadeante lo seguía suavemente". 

El modelo propio del robot tenía una precisión de aproximadamente el 1% de su espacio de trabajo.

Aplicaciones y avances potenciales

Al permitir que los robots se modelen a sí mismos sin ayuda humana, los expertos pueden lograr una amplia gama de avances. Por un lado, ahorra mano de obra y permite que el robot controle su propio desgaste, detectando y compensando cualquier daño. Los autores dicen que esta capacidad ayudará a los sistemas autónomos a ser más autosuficientes. Un ejemplo que dan es el de un robot de fábrica, que podría usar esta habilidad para detectar que algo no se mueve justo antes de pedir ayuda. 

Boyuan Chen es el primer autor del estudio. Dirigió el trabajo y ahora es profesor asistente en la Universidad de Duke. 

“Los humanos claramente tenemos una noción de nosotros mismos”, dijo Chen. “Cierra los ojos e intenta imaginar cómo se movería tu propio cuerpo si hicieras alguna acción, como estirar los brazos hacia adelante o dar un paso hacia atrás. En algún lugar dentro de nuestro cerebro tenemos una noción de nosotros mismos, un automodelo que nos informa qué volumen de nuestro entorno inmediato ocupamos y cómo ese volumen cambia a medida que nos movemos”.

Lipson ha estado trabajando durante años para encontrar nuevas formas de dar a los robots algún tipo de autoconciencia. 

“El automodelado es una forma primitiva de autoconciencia”, explicó. “Si un robot, animal o humano, tiene un automodelo preciso, puede funcionar mejor en el mundo, puede tomar mejores decisiones y tiene una ventaja evolutiva”.

Los investigadores reconocieron los diversos límites y riesgos involucrados en otorgar autonomía a las máquinas a través de la autoconciencia, y Lipson se asegura de decir que el tipo específico de autoconciencia en este estudio es "trivial en comparación con la de los humanos, pero hay que empezar por algún lado". . Tenemos que ir despacio y con cuidado, para que podamos cosechar los beneficios y minimizar los riesgos”.