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Esta cocina de Ikea podría enseñar a los robots industriales a ser menos tontos y más útiles
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A pesar de todos los avances recientes en inteligencia artificial, los robots industriales siguen siendo sorprendentemente tontos y peligrosos. Claro, pueden realizar tareas arduas de manera precisa y repetitiva, pero no pueden responder a las variaciones en su entorno o abordar algo nuevo. Eso limita severamente cuán útiles pueden ser los robots en el lugar de trabajo.
Nvidia quiere usar el aprendizaje automático para ayudar a resolver este problema. El productor líder mundial de chips de computadora especializados que son cruciales para la inteligencia artificial está abriendo un nuevo laboratorio de robótica en Seattle para hacer que los robots que trabajan junto a los humanos (co-bots) sean más inteligentes y capaces. Y todo se basa en una cocina estándar de Ikea.
Un sistema dentro de la cocina-laboratorio, un solo brazo robótico sentado sobre una plataforma con ruedas, ya pasa sus días buscando frascos, botellas y cajas y colocándolos en cajones. zorro dieter , el creador del laboratorio y profesor de la Universidad de Washington, dice que tales tareas equipan a los robots con las habilidades necesarias para realizar trabajos de fábrica más desafiantes o para ayudar en los hospitales. Veo esto como el dominio ideal para representar cualquier desafío, dice Fox.
Las tareas de la cocina se volverán cada vez más difíciles, desde encontrar y mover objetos familiares hasta trabajar con objetos desconocidos. Eventualmente, si todo va bien, un robot podrá trabajar junto a un humano haciendo algo tan complejo como preparar una comida.
Otra ventaja de usar una cocina estándar de Ikea es que otros laboratorios de robótica podrán replicar el trabajo del equipo de Nvidia y compararlo con el suyo. El nuevo laboratorio estará compuesto por aproximadamente 50 investigadores de robótica, incluidos profesores e internos a tiempo parcial.
Los últimos años han ofrecido señales alentadoras de que los avances en el aprendizaje automático podrían aumentar significativamente las capacidades de los robots industriales. El aprendizaje por refuerzo, en particular, se ha convertido en una forma emocionante para que los robots aborden desafíos difíciles. Se trata de controlar un robot con una red neuronal profunda y recompensar el comportamiento que acerca al sistema a un objetivo determinado.
Por ejemplo, un robot llamado Dáctilo , de OpenAI, una organización sin fines de lucro de San Francisco, aprendió a manipular el bloque de un niño practicando durante el equivalente a 100 años en una simulación por computadora. Sin embargo, los fracasos comerciales muestran lo difícil que es hacer que los robots más inteligentes sean más prácticos.
El problema con la mayoría de los proyectos es que funcionan solo en situaciones relativamente estrechas. Cambie ligeramente el entorno y el sistema tendrá que volver a aprender todo desde cero. La mayoría de las demostraciones en este campo no son tan generales como parecen, dice Emo Todorov , un experto en robótica también de la Universidad de Washington, que desarrolló un entorno de simulación popular para robots llamado MuJoCo.
Fox dice que la clave para un aprendizaje de robots más generalizable puede ser equipar a los robots con una comprensión fundamental del mundo físico, incluidos elementos como la gravedad. Esta idea, con la que están experimentando, podría ser algo similar a la comprensión intuitiva de la física que exhiben los bebés.
Pocas empresas se han subido a la revolución de la inteligencia artificial como Nvidia. Así que conviene tomar nota cuando la empresa apuesta por la robótica. Nvidia se beneficiará de una revolución de IA en robótica industrial en parte porque su hardware es crucial para ejecutar software moderno de aprendizaje automático. Su tecnología también es valiosa para realizar simulaciones virtuales que son cada vez más clave para entrenar robots.
Fox y sus colegas del laboratorio de Seattle están especialmente entusiasmados con una tendencia emergente hacia entornos virtuales que son tanto físicamente realistas como visualmente indistinguibles del mundo real. La simulación jugará un papel muy, muy importante en el futuro de los robots, dice Fox.