ROBOT BÍPEDO HACE HISTORIA AL APRENDER A CORRER Y COMPLETAR 5 KM

Robot bípedo hace historia al aprender a correr y completar 5 km

Comparta este Artículo en:

Cassie, el robot, inventado en la Universidad Estatal de Oregon y producido por la empresa derivada de OSU Agility Robotics, ha hecho historia al recorrer 5 kilómetros, completando la ruta en poco más de 53 minutos.

Cassie fue desarrollada bajo la dirección del profesor de robótica Jonathan Hurst con una subvención de US$ 1 millón de 16 meses de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de EE. UU.

Desde la presentación de Cassie en 2017, los estudiantes de OSU financiados por la National Science Foundation han estado explorando opciones de aprendizaje automático para el robot.

Cassie, el primer robot bípedo en utilizar el aprendizaje automático para controlar el paso al correr en terrenos al aire libre, completó los 5 km en el campus del estado de Oregon sin ataduras y con una sola carga de batería.

The bottom line is never use ED drugs recreationally! Talk to your doctor if you generic viagra from india have any erection issue. Ejaculation flow can be easily maintained generic price viagra by the powerful ingredients of these herbal remedies. However, thought about that super cialis online if you want to enjoy sexual intercourse, it is prudent that you quit smoking. Correct? Well, in daily routine few things such as any injury to the vulva or the vagina, sexual abuse, uterus infection, experience of sexual abuse, guilt or fear associated with sexual behavior, levitra prices canada and depression or other mental illnesses.

Los estudiantes del Laboratorio de Robótica Dinámica de la Facultad de Ingeniería de OSU combinaron la experiencia de la biomecánica y los enfoques de control de robots existentes con nuevas herramientas de aprendizaje automático”, dijo Hurst, quien cofundó Agility en 2017.

Cassie, con las rodillas que se doblan como las de un avestruz, aprendió a correr con lo que se conoce como un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo.

Correr requiere un equilibrio dinámico, la capacidad de mantener el equilibrio mientras cambia de posición o está en movimiento, y Cassie ha aprendido a hacer infinitos ajustes sutiles para mantenerse erguida mientras se mueve.

Cassie es un robot muy eficiente debido a cómo ha sido diseñado y construido, y pudimos realmente alcanzar los límites del hardware y demostrar lo que puede hacer“, dijo Jeremy Dao, un Ph.D. estudiante en el Laboratorio de Robótica Dinámica.

El aprendizaje por refuerzo profundo es un método poderoso en IA que abre habilidades como correr, brincar y subir y bajar escaleras”, agregó Yesh Godse, un estudiante universitario en el laboratorio.

Hurst dijo que algún día los robots que caminan serán algo común, al igual que el automóvil, y con un impacto similar.

El factor limitante ha sido la ciencia y la comprensión de la locomoción con patas, pero la investigación en el estado de Oregon ha permitido múltiples avances.

ATRIAS, desarrollado en el Laboratorio de Robótica Dinámica, fue el primer robot en reproducir la dinámica de la marcha humana.

Después de ATRIAS estaba Cassie, luego vino el robot humanoide Digit de Agility.

En un futuro no muy lejano, todos verán e interactuarán con robots en muchos lugares de su vida cotidiana, robots que trabajan junto a nosotros y mejoran nuestra calidad de vida”, dijo Hurst.

Además del trabajo de logística como la entrega de paquetes, los robots bípedos eventualmente tendrán la capacidad de inteligencia y seguridad para ayudar a las personas en sus propios hogares, dijo Hurst.

Durante los 5K, el tiempo total de Cassie de 53 minutos, 3 segundos incluyó aproximadamente 6 1/2 minutos de reinicios luego de dos caídas: una debido a una computadora sobrecalentada, la otra porque se le pidió al robot que ejecutara un giro a una velocidad demasiado alta.

En un proyecto relacionado, Cassie se ha vuelto experta en subir y bajar escaleras.

Fuente: Futurism

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *