Facebook ha entrenado una IA para navegar sin necesidad de un mapa

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 22 de enero

El algoritmo permite que los robots encuentren la ruta más corta en entornos desconocidos, abriendo la puerta a los robots que pueden trabajar dentro de hogares y oficinas.

Las noticias: Un equipo de Facebook AI ha creó un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que permite que un robot encuentre su camino en un entorno desconocido sin usar un mapa. Usando solo una cámara de detección de profundidad, GPS y datos de brújula, el algoritmo lleva a un robot a su objetivo el 99.9% del tiempo a lo largo de una ruta que está muy cerca del camino más corto posible, lo que significa que no hay giros equivocados, ni retrocesos, y sin exploración. Esta es una gran mejora con respecto a los mejores esfuerzos anteriores.

Por qué importa: La búsqueda de rutas sin mapas es esencial para los robots de próxima generación, como los drones de entrega autónomos o los robots que trabajan dentro de hogares y oficinas. Algunos de los mejores robots disponibles en la actualidad, como Spot y Atlas fabricados por dinámica de boston y Dígito hecho por Robótica de agilidad , están repletos de sensores que los hacen bastante buenos para mantener el equilibrio y evitar obstáculos. Pero si los dejaras en una esquina de una calle desconocida y los dejaras encontrar el camino a casa, estarían jodidos. Si bien el algoritmo de Facebook aún no maneja entornos externos, es un paso prometedor en esa dirección y probablemente podría adaptarse a espacios urbanos.

Dos mil millones de pasos y contando: Facebook entrenó bots durante tres días dentro de AI Habitat, una maqueta virtual fotorrealista del interior de un edificio, con habitaciones, pasillos y muebles. En ese tiempo dieron 2500 millones de pasos, el equivalente a 80 años de experiencia humana. A otros les tomó un mes o más entrenar a los bots en una tarea similar, pero Facebook aceleró enormemente las cosas al seleccionar a los bots más lentos del grupo para que los más rápidos no tuvieran que esperar en la línea de meta en cada ronda.

Como siempre, el equipo no sabe exactamente cómo la IA aprendió a navegar, pero la mejor suposición es que detectó patrones en la estructura interior de los entornos diseñados por humanos. Facebook ahora está probando su algoritmo en espacios físicos reales usando un LoCoBot robot.

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