Unos sensores flexibles, capaces de proporcionar un rudimentario pero útil sentido del tacto, y un modelo de inteligencia artificial permitirán a los robots blandos y deformables conocer la postura de sus cuerpos en un entorno 3D.
En un trabajo pionero, el equipo de Ryan Truby, Cosimo Della Santina y Daniela Rus, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en la ciudad estadounidense de Cambridge, ha habilitado un brazo robótico blando para que sea capaz de comprender su configuración en el espacio 3D, a partir de datos de movimiento y de posición proporcionados por su propia piel, dotada de sensores que le dan cierta sensibilidad táctil.
Los robots blandos construidos con materiales altamente compatibles, similares a los que se encuentran en los organismos vivos, están siendo promovidos como alternativas más seguras, más adaptables, resistentes y bioinspiradas a los robots rígidos tradicionales.
Pero dotar de control autónomo a estos robots deformables es una tarea monumental porque pueden moverse en un número prácticamente infinito de direcciones en cualquier momento dado.
Eso dificulta entrenar a los modelos convencionales de planificación y control que impulsan la automatización.
Los métodos tradicionales para lograr un control autónomo utilizan grandes sistemas de múltiples cámaras de captura de movimiento que proporcionan a los robots información sobre el movimiento y las posiciones 3D.
Pero eso no es práctico para los robots blandos en aplicaciones del mundo real.
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En los seres humanos, esta facultad es la que nos permite saber en todo momento y sin necesidad de verlo, la postura de nuestro cuerpo.
Gracias a esta facultad podemos, por ejemplo, tocarnos la nariz con los ojos cerrados.
La propiocepción también nos permite poner un pie delante del otro para caminar sin tener que mirarlos.
En los robots blandos, la propiocepción obtenida en la nueva línea de investigación se basa en un proceso que comienza con la captación de datos y culmina con su procesamiento en un innovador modelo de aprendizaje profundo (una modalidad del aprendizaje automático).
Durante el procesamiento, se filtran de entre el “ruido” señales claras con las que deducir la postura tridimensional del robot a cada instante.
Los investigadores validaron su sistema en el citado brazo robótico blando, que se asemeja a una trompa de elefante, demostrando que puede predecir su propia posición a medida que se balancea y extiende de forma autónoma.
Fuente: Noticias de la Ciencia
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