Google enseñó a este perro robótico a aprender nuevos trucos imitando a uno real

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 03 de abril

Los investigadores de Google están utilizando el aprendizaje por imitación para enseñar a los robots autónomos cómo caminar, girar y moverse de manera más ágil.

Que hicieron: Usando un conjunto de datos de captura de movimiento registrados por varios sensores conectados a un perro, los investigadores le enseñaron a un robot cuadrúpedo llamado Laikago varios movimientos diferentes que son difíciles de lograr a través de los controles robóticos tradicionales codificados a mano.

Cómo lo hicieron: Primero, usaron los datos de movimiento del perro real para construir simulaciones de cada maniobra, incluido un trote de perro, un paso lateral y... una versión canina del movimiento de baile clásico de los 80, el hombre que corre. (La última, de hecho, no fue realizada por el perro real. Los investigadores animaron manualmente al perro simulado a bailar para ver si eso también se traduciría en el robot). Luego unieron juntas clave en el perro simulado y el robot para hacer que el robot simulado se mueva exactamente de la misma manera que el animal. Usando el aprendizaje por refuerzo, luego aprendió a estabilizar los movimientos y corregir las diferencias en la distribución y el diseño del peso. Finalmente, los investigadores pudieron trasladar el algoritmo de control final a un robot físico en el laboratorio, aunque algunos movimientos, como el hombre que corre, no fueron del todo exitosos.

Por qué importa: Enseñar a los robots los movimientos complejos y ágiles necesarios para navegar en el mundo real ha sido un desafío de larga data en el campo. En cambio, el aprendizaje por imitación de este tipo permite que tales máquinas tomen prestada fácilmente la agilidad de los animales e incluso de los humanos.

Trabajo futuro: Jason Peng, el autor principal en el papel, dice que todavía hay una serie de desafíos que superar. La pesadez del robot limita su capacidad para aprender ciertas maniobras, como grandes saltos o carreras rápidas. Además, no siempre es posible capturar datos de sensores de movimiento de animales. Puede ser increíblemente costoso y requiere la cooperación del animal. (Un perro es amigable; un guepardo, no tanto). El equipo planea intentar usar videos de animales en su lugar, lo que haría que su técnica sea mucho más accesible y escalable.

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