Tecno

Facebook estudiando la sensibilidad de los robots con IA

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Como hemos observado previamente, la red social Facebook se ha diversificado a lo largo de los años, invirtiendo en áreas distintas a lo respecta a su plataforma principal. Casos que hemos expuesto y destacan en el mundo son sus campos de investigación, que estudian diversas tecnologías y fenómenos que se desarrollan por el mundo. En esta ocasión te expondremos los avances del trabajo conjunto entre IA y robótica, investigando la sensibilidad de los robots.

Como antecedentes del proyecto, son sus investigaciones sobre la difusión de un sentido de curiosidad en la IA se han centrado en reducir la incertidumbre aplicado en robots, los cuales buscan aprender la manera eficiente de desplazarse en un ambiente determinado, comenzando sin saber nada del sitio, por lo cual deben explorar con curiosidad. Los últimos esfuerzos de Facebook buscan el mismo objetivo, pero lo hacen de una manera más estructurada.

“En realidad, comenzamos con un modelo que no sabe mucho sobre sí mismo”, dijo la investigadora de FAIR Franziska Meier a Engadget. “En este punto, el robot sabe cómo sostener su brazo, pero en realidad no sabe qué acciones aplicar para alcanzar un determinado objetivo”.

Pero a medida que el robot aprende qué pares de torsión deben aplicarse para mover el brazo a la siguiente configuración de destino, eventualmente puede comenzar a optimizar su planificación.

“Usamos este modelo que nos dice esto, para planificar con anticipación varios pasos de tiempo”, continuó Meier. “Y tratamos de usar este procedimiento de planificación para optimizar la secuencia de acción para lograr la tarea”. Para evitar que el robot optimice demasiado sus rutinas y quede atrapado en un bucle, el equipo de investigación recompensó al robot por las acciones que resolvieron la incertidumbre.

“Hacemos esta exploración, en realidad aprendemos un mejor modelo más rápido, logramos la tarea más rápido y aprendemos un modelo que se generaliza mejor a las nuevas tareas”, concluyó Meier.

Por lo cual con este nuevo tema de investifación, Facebook ha estado trabajando duro enseñando a los robots cómo sentirse. No emocionalmente, sino físicamente. Y está aprovechando un modelo de aprendizaje profundo predictivo diseñado originalmente para video. “Es esencialmente una técnica que puede predecir videos desde el estado actual, desde la imagen actual y una acción”, explicó Calandra.

El equipo entrenó a la IA para operar directamente utilizando datos sin procesar, en este caso un sensor táctil de alta resolución, en lugar de a través de un modelo. “Nuestro trabajo muestra que tales políticas pueden aprenderse en su totalidad sin recompensas, a través de diversas interacciones exploratorias no supervisadas con el medio ambiente”, concluyeron los investigadores. Durante el experimento, el robot pudo manipular con éxito un joystick, hacer rodar una bola e identificar la cara correcta de un dado de 20 lados.

“Demostramos que esencialmente podemos tener un robot que manipule objetos pequeños de manera no supervisada”, dijo Calandra. “Y lo que significa en la práctica es … realmente podemos predecir con precisión cuál será el resultado de una acción . Esto nos permite comenzar a planificar en el futuro. Podemos optimizar para la secuencia de acciones que realmente producir el resultado deseado”.

La combinación de entradas visuales y táctiles podría mejorar en gran medida la funcionalidad de futuras plataformas robóticas y mejorar las técnicas de aprendizaje.

“Para construir máquinas que puedan aprender interactuando con el mundo de manera independiente, necesitamos robots que puedan aprovechar los datos de múltiples sentidos”, concluyó el equipo. Solo podemos imaginar lo que Facebook tiene reservado para esto. Sin embargo, la compañía declinó hacer comentarios sobre posibles aplicaciones prácticas para esta investigación en el futuro.

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