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Esta es la criada robot que Elon Musk está financiando
Dentro de una secreta organización sin fines de lucro de inteligencia artificial respaldada por Elon Musk y otras figuras de Silicon Valley, un puñado de robots diseñados para ayudar en los almacenes están aprendiendo gradualmente cómo hacer tareas domésticas útiles.
IA abierta , que fue creado para hacer investigación básica de IA, está reprogramando robots desarrollados por Buscar robótica , una empresa que suministra hardware de automatización de almacenes. Los investigadores de OpenAI están equipando a los robots con un software que les permite entrenarse a sí mismos mediante prueba y error.
El esfuerzo refleja una apuesta de que las innovaciones en el software y el aprendizaje automático, en lugar de los avances en el hardware, son la forma de brindar nuevas capacidades notables a la robótica. Fetch fabrica una gama de robots para almacenes, incluidos sistemas que siguen a los trabajadores por un edificio, transportando artículos arrojados a una canasta. OpenAI está utilizando un sistema que cuenta con una base móvil pero también con sensores de profundidad 3D, un escáner láser 2D y un brazo robótico con siete grados de libertad.
A través del aprendizaje por refuerzo, este robot desarrollado por Fetch Robotics está averiguando cómo ayudar en la casa.
En abril, OpenAI reclutó pieter abbeel , profesor de la Universidad de California, Berkeley, y destacado experto en aprendizaje de robots. Abbeel ha demostrado cómo los robots pueden usar un enfoque de aprendizaje automático llamado aprendizaje de refuerzo profundo para adquirir habilidades completamente nuevas que serían difíciles de programar a mano, como doblar toallas o recuperar artículos de un refrigerador. Google DeepMind, una subsidiaria de IA con sede en el Reino Unido, utiliza esta técnica para hacer que las computadoras jueguen juegos de computadora a un nivel sobrehumano (consulte AI Masters Space Invaders de Google).
Los robots de Abbeel aprenden tareas desde cero, utilizando una red neuronal que recibe información de sensores y controla el movimiento físico. La red ajusta sus parámetros automáticamente a medida que se acerca a su objetivo. Un robot puede probar miles de agarres, por ejemplo, en el proceso de aprender a sostener un objeto determinado.
Si se puede lograr este objetivo, habrá beneficios económicos e industriales, dice Marc Deisenroth, experto en aprendizaje por refuerzo en el Imperial College London. Imagina un Roomba no solo limpiando tu piso sino también lavando los platos, planchando las camisas, limpiando las ventanas, preparando el desayuno.
Deisenroth dice que el uso de robots listos para usar podría reducir los costos. Actualmente, el software parece ser el cuello de botella, agrega. Sin embargo, independientemente de esto, un mejor hardware también podría conducir a mejoras sustanciales. Los manipuladores suaves y los pies elásticos similares a los pies de un mono son conceptos en los que los investigadores han comenzado a trabajar, dice.
Algunos fabricantes, incluida la empresa japonesa Fanuc, están probando el aprendizaje por refuerzo como una forma de entrenar rápidamente a los robots industriales en nuevas tareas, como aprender a agarrar objetos desconocidos. Cuando muchos robots trabajan en paralelo, el tiempo de capacitación requerido se reduce en consecuencia (consulte Este robot de fábrica aprende un nuevo trabajo de la noche a la mañana). Los investigadores de robots de Google están probando técnicas de aprendizaje similares.
Alejarse de tener que programar robots a mano dotándolos para aprender de forma autónoma es un elemento clave para el futuro de la robótica, dice Jens Kober, experto en aprendizaje de robots en la Universidad Tecnológica de Delft en los Países Bajos. Kober dice que será crucial que los robots compartan la información que han aprendido.
Si bien los robots como los fabricados por Fetch se están abriendo camino en muchas fábricas y almacenes, los ayudantes de robots domésticos siguen siendo materia de ciencia ficción. Realizar tareas aparentemente simples como lavar los platos o doblar la ropa en un hogar desordenado es increíblemente difícil para una máquina. Un robot programado de manera convencional puede ser despedido fácilmente por un objeto desconocido o una ligera variación en la iluminación.
OpenAI confirmó que está trabajando con los robots de Fetch, pero se negó a hacer más comentarios. No se pudo contactar a Melonee Wise, la fundadora de la compañía, para hacer comentarios (ver Innovadores menores de 35: Melonee Wise).
OpenAI fue creado por Musk y un puñado de empresarios conocidos (y adinerados) de Silicon Valley, incluido el inversionista Peter Thiel, el presidente de Y Combinator, Sam Altman, y la cofundadora de la incubadora, Jessica Livingston. Los patrocinadores de la organización sin fines de lucro han comprometido $ 1 mil millones en fondos para el proyecto, y está dirigido por Ilya Sutskever, un destacado investigador de IA que dejó Google para unirse al proyecto, y Greg Brockman, uno de los primeros empleados de la empresa de pago digital de alto perfil Stripe. .
Si bien OpenAI se ha comprometido a poner a disposición del público la tecnología que desarrolla, sin duda podría beneficiar a las empresas respaldadas por Musk y Thiel, así como a las que emergen de Y Combinator.