Robot del MIT capaz de recoger cualquier objeto

Diseñan un robot que puede coger cualquier objeto después de inspeccionarlo.

El robot traduce las formas de los objetos en mapas de puntos, de modo que puede reconocer artículos concretos en cualquier posición, incluso sin haberlos visto nunca antes.

Si bien hace mucho que son capaces de sujetar objetos y moverlos, no podían seleccionar un artículo concreto que nunca hubiesen visto antes.

Por ejemplo, en las cadenas de ensamblaje industriales se utilizan máquinas capaces de seleccionar piezas u objetos concretos durante el proceso, pero no pueden cambiar a otro tipo de artículo si se les pide.

En parte, los seres humanos podemos hacerlo gracias a nuestro agudo sentido de la vista, que nos permite localizar aquello que se quiere sujetar, incluso si se cambia de posición o se mezcla con otras formas similares.

Esto precisamente es lo que ha intentado reproducir un equipo de científicos del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, con ayuda de un nuevo sistema al que han bautizado como Redes de Objeto Neuronales (DON en inglés).

El sistema DON es capaz de transformar las formas de los objetos en mapas de puntos, similares a los de los programas de reconocimiento facial.

Esto les permite inspeccionar la morfología de objetos concretos y comprenderla lo suficiente como para poder sujetarlos, aun sin haberlos visto antes.

No hay necesidad de alimentar a la IA con cientos y miles de imágenes de un objeto al DON para enseñarlo.

Si desea que el sistema reconozca una bota marrón, simplemente coloque el robot en una habitación con una bota marrón por un tiempo.
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El sistema hará un círculo automáticamente alrededor de la bota, tomando fotos de referencia que utiliza para generar los puntos de coordenadas, luego se entrena en función de lo que se ve. Todo el proceso toma menos de una hora.

Las primeras pruebas con brazos robóticos dotados con este sistema han sido muy positivas.

En una de ellas, se logró que sujetara la antena derecha de una oruga de peluche en muchas orientaciones distintas.

Esto no fue solo un buen resultado por poder diferenciar distintas configuraciones, sino también porque fue capaz de distinguir la antena derecha de la izquierda.

En otra prueba, escogió una gorra de béisbol concreta en una bandeja llena de ellas. Incluso aprendió a localizar en cualquier zapato sólo la lengüeta interior.

Todo esto podría tener grandes aplicaciones, tanto a nivel industrial como doméstico.

Por un lado, se mejoraría la eficacia de los robots utilizados en cadenas de fabricación, ya que no sería necesario colocar las piezas u objetos de una forma concreta.

También podría implementarse su uso en grandes empresas como Amazon o Walmart, en cuyos almacenes resultan muy valiosas este tipo de tecnologías.

Por otra parte, estos investigadores consideran que en un futuro podrían desarrollarse prototipos dirigidos al uso doméstico, capaces de realizar tareas del hogar que requieran la selección y sujeción de objetos, como ordenar o limpiar la casa.

Fuente: Hipertextual