El desafío más grande con los robots es lograr que hagan muchas cosas diferentes en muchas situaciones diferentes, en lugar de simplemente ubicarse en una cadena de montaje.

De hecho, la programación para aprender como bebés humanos podría ser la mejor manera de hacer que nuestros amigos robóticos sean mucho más capaces.

Darwin es un mini-robot humanoide que es desarrollado en la Universidad de California, Berkeley.

Sus movimientos son controlados por redes neuronales simuladas que se asemejan a un bebé: Es nuevo en el mundo, sin miedo a cometer errores, pero también es capaz de aprender de los errores de una manera muy orgánica.

https://youtu.be/DF-EPHjZ13Q

Eso una buena manera de mejorar el aprendizaje adaptativo de los robots para cambiar rápida y naturalmente su comportamiento en escenarios desconocidos.

El equipo de Berkeley, dirigido por el investigador postdoc Igor Mordatch, dice que el robot ha aprendido a ponerse de pie y mantenerse en pie, entre otros movimientos simples.
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El cuerpo de Darwin está cubierto de sensores que envían datos del entorno a las redes neuronales del robot,  algoritmos construidos para imitar nuestro propio cerebro, los cuales el equipo ha trabajado durante dos años.

El objetivo del equipo es desarrollar el sistema hasta el punto en que Darwin pueda pasear por una habitación por sí mismo, con la misma movilidad y curiosidad de un niño pequeño. El plan es que se mueva por el campus de Berkeley para enero, y luego que recoja objetos para el próximo verano.

Este tipo de aprendizaje automático es muy difícil de lograr,  sobre todo para un androide de apariencia humana.

Esta es la razón por la que no tenemos una ayudante robótica aún: ordenar una habitación es en realidad una tarea extraordinariamente difícil para un robot, ya que implica aprender a trabajar en un entorno impredecible, desorganizado, recogiendo y utilizando una amplia gama de objetos, y adaptarse a un entorno que le es familiar en un momento dado, para luego ser totalmente nuevo.

Fuente: Gizmodo

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