Desarrollan algoritmo que permite a los robots reaccionar al contacto físico complejo en tiempo real

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Esto hace posible que los robots autónomos tengan éxito en tareas que antes eran imposibles, como controlar el movimiento de un objeto que se desliza.

El algoritmo, conocido como control de complementariedad por consenso (C3), puede resultar un componente esencial de los robots del futuro, traduciendo las instrucciones de los resultados de las herramientas de inteligencia artificial como los grandes modelos de lenguaje, o LLM, en acciones apropiadas.

“Su gran modelo de lenguaje podría decir: ‘Ve a cortar una cebolla’“, dice Michael Posa, profesor adjunto de Ingeniería mecánica y mecánica aplicada (MEAM) y miembro principal del cuerpo docente del Laboratorio de Robótica general, automatización, detección y percepción (GRASP).

“¿Cómo mueve el brazo para mantener la cebolla en su lugar, para sostener el cuchillo, para cortarla de la manera correcta, para reorientarla cuando sea necesario?”

Uno de los mayores retos de la robótica es el control, un término que engloba el uso inteligente de los actuadores del robot, las partes del robot que mueven o controlan sus extremidades, como los motores o los sistemas hidráulicos.

El control del contacto físico que establece un robot con su entorno es a la vez difícil y esencial.

“Ese tipo de razonamiento de nivel bajo y medio es realmente fundamental para que cualquier cosa funcione en el mundo físico”, dice Posa.

Desde los años 80, los expertos en inteligencia artificial han reconocido que, paradójicamente, las primeras habilidades que aprenden los humanos (cómo manipular objetos y moverse de un lugar a otro, incluso frente a obstáculos) son las más difíciles de enseñar a los robots, y viceversa.

“Los robots funcionan muy bien hasta que tienen que empezar a tocar cosas”, dice Posa.

“Las máquinas de inteligencia artificial en la actualidad pueden resolver problemas matemáticos de nivel de Olimpiada Internacional de Matemáticas y vencer a los expertos en ajedrez.

Pero tienen las capacidades físicas de un niño de 2 o 3 años en el mejor de los casos”.

En esencia, esto significa que cada interacción que tienen los robots que implica tocar algo (tomar un objeto, moverlo a otro lugar) debe estar cuidadosamente coreografiada.

“El desafío clave es la secuencia de contacto“, dice William Yang, un reciente graduado de doctorado del Laboratorio de Autonomía Dinámica y Robótica Inteligente (DAIR) de Posa.

“¿Dónde pones tu mano en el entorno? ¿Dónde pones tu pie en el entorno?”

Por supuesto, los humanos rara vez tienen que pensar dos veces sobre cómo interactúan con los objetos.

En parte, el desafío para los robots es que algo tan simple como tomar una taza en realidad implica muchas opciones diferentes, desde el ángulo correcto de aproximación hasta la cantidad apropiada de fuerza.

“No todas estas opciones son tan terriblemente diferentes de las que la rodean“, señala Posa.

Pero, hasta ahora, ningún algoritmo ha permitido a los robots evaluar todas esas opciones y tomar una decisión adecuada en tiempo real.

Para resolver el problema, los investigadores básicamente idearon una forma de ayudar a los robots a “alucinar” las diferentes posibilidades que podrían surgir al hacer contacto con un objeto.

“Si imaginamos los beneficios de tocar objetos, obtenemos gradientes en nuestro algoritmo que corresponden a esa interacción”, dice Posa.

“Y luego podemos aplicar algún tipo de algoritmo basado en gradientes y, en el proceso de resolver ese problema, la física se vuelve gradualmente más y más precisa con el tiempo hasta el punto en que no solo imaginamos ‘¿Qué pasa si lo toco?’, sino que realmente planeamos salir y tocarlo”.

Ese artículo demuestra cómo C3 puede permitir a los robots controlar objetos deslizantes en tiempo real.

“El deslizamiento es notoriamente difícil de controlar en robótica”, dice Yang.

“Matemáticamente, es difícil, pero también hay que confiar en la retroalimentación del objeto”.

Pero, utilizando C3, Yang demostró cómo un brazo robótico puede manipular una bandeja de forma segura, de forma similar a la que podrían utilizar los camareros en un restaurante.

En experimentos grabados en video, Yang hizo que el brazo robótico levantara y dejara la bandeja, con y sin una taza de café, y girara la bandeja contra una pared.

“En trabajos anteriores se pensaba: ‘Sólo queremos evitar el deslizamiento’“, dice Yang, “pero el algoritmo incluye el deslizamiento como una posibilidad que los robots deben considerar”.

En el futuro, Posa y su grupo esperan hacer que el algoritmo sea aún más robusto para diferentes situaciones, como cuando los objetos que maneja un robot pesan un poco más o menos de lo previsto, y ampliar el proyecto a escenarios más abiertos que C3 actualmente no puede manejar.

Fuente: arXiv