Robots aprenden la mejor forma de hacer una maleta gracias a la inteligencia artificial

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts y la Universidad de Stanford desarrolla una nueva técnica de IA para que los robots aprendan tareas como hacer el equipaje o guardar artículos en el maletero de un auto.

Preparar el maletero de un carro para un viaje por carretera puede parecer una tarea sencilla, pero nunca ha sido fácil de aprender para los robots.

Sin embargo, un nuevo estudio ha puesto el entrenamiento de estos menesteres en manos de la inteligencia artificial.

Ahora, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y de la Universidad de Stanford han desarrollado una nueva técnica de IA para enseñar a los robots a empaquetar objetos en un espacio limitado, como el maletero de un auto o una maleta, superando una serie de dificultades.

En concreto, este proyecto ha demostrado cómo la inteligencia artificial (IA) puede revolucionar una tarea tediosa, llevando las capacidades de empaque de los robots a un nivel completamente nuevo.

Aunque se trata de un trabajo que aún no ha superado el peer review (es decir, la revision por pares o evaluación por parte de otros científicos), según los expertos, esta innovación podría tener futuro en distintos aspectos: desde la organización doméstica hasta la colonización de Marte.

Durante el experimento, los investigadores del MIT emplearon un tipo de IA conocida como ‘modelo de difusión’ para entrenar a los robots en el ‘arte’ de empaquetar.

Esta técnica ha permitido a los robots aprender a almacenar artículos en espacios limitados mientras superan una serie de dificultades, como asegurarse de que los artículos más pesados no aplasten a los más ligeros o evitar que el brazo del robot golpee el equipaje y lo dañe.

“Queremos disponer de un método basado en el aprendizaje automático para solucionar algunas limitaciones con rapidez, porque así la IA resolverá más rápido respecto a los métodos tradicionales”, ha explicado Zhutian ‘Skye’ Yang, autora principal del trabajo y estudiante de posgrado.

En concreto, explica que su método se ha fundamentado en el ‘aprendizaje por brds’, que consiste en permitir que un programa de IA aprenda de forma autónoma identificando patrones entre los datos de entrenamiento y el resultado deseado.

“Embalar con robots es increíblemente difícil, pero revolucionario”, afirman los investigadores.

“Este trabajo permite a los robots empezar a ‘pensar’ sobre la marcha y alcanzar rápidamente soluciones muy buenas, si no óptimas”, añaden.

Pero lo más destacado de este enfoque ha sido su capacidad para resolver rápidamente varias dificultades de almacenaje de manera simultánea.

Mientras que los métodos tradicionales requerían que los robots probaran diferentes formas de embalar y verificaran cada una, este modelo ha permitido a los robots explorar una variedad de modelos de aprendizaje automático al mismo tiempo.

Esta nueva opción les ha permitido una visión más completa del problema y además la posibilidad de considerar todos los obstáculos de empaque de forma casi simultánea.

“Puede haber muchas soluciones que no sean intuitivas. Y puedes cambiar el plan sobre la marcha”, señala Yang.

Para los autores de esta hazaña, el impacto de su estudio va más allá que simplemente preparar el equipaje para un viaje por carretera o guardar la compra en el maletero.

Se espera que esta tecnología tenga aplicaciones en una amplia gama de industrias, desde la logística y el transporte hasta la fabricación o la exploración espacial.

Por ejemplo, en la industria del transporte, los robots podrían ayudar a las empresas de envío a empaquetar de manera más eficiente una variedad de artículos en un solo espacio, lo que podría reducir los costos y mejorar la velocidad de entrega.

En fabricación, cabe la posibilidad de que las máquinas puedan optimizar el empaque de productos en líneas de ensamblaje, aumentando la productividad y reduciendo los residuos.

Incluso en la exploración espacial, los robots podrían ser fundamentales para almacenar recursos y suministros en posibles misiones a lugares como Marte.

Además de su impacto en la eficiencia y la productividad, esta tecnología también tiene el potencial de cambiar nuestra forma de guardar objetos.

Los humanos a menudo seguimos ciertas pautas instintivas al hacer una maleta, como colocar objetos pesados en la parte inferior o distribuirlos uniformemente en un espacio.

Sin embargo, los robots no están limitados por estas convenciones humanas y podrían descubrir nuevas soluciones que podrían pasar desapercibidas para nosotros.

A medida que esta tecnología continúe desarrollándose, es posible que sea necesario tener en cuenta algunos aspectos, como la seguridad o la privacidad, según los expertos.

Por ejemplo, cómo garantizar que los robots no dañen los artículos durante el proceso o cómo proteger la información sensible que estos aparatos puedan recopilar sobre nuestros hábitos y consumo.

A pesar de estos retos, el potencial de la IA para mejorar esta tarea es innegable.

Con el tiempo, se espera que esta tecnología transforme la forma en que guardamos o empaquetamos, desde nuestras maletas hasta los contenedores de carga en los buques de transporte.

“Quiero tener robots en la cocina ayudando con las tareas domésticas”, afirma Yang.

Y las posibilidades trascienden incluso las fronteras de nuestro planeta.

“Si vas a Marte, puedes hacer que un robot decida cuál es la mejor manera de empaquetar los recursos”, sugiere Yang.

Ahora, el equipo del MIT y la Universidad de Stanford trabaja para que sus robots sean aún más capaces de tomar “decisiones puntuales”.

Esto implica no sólo enseñar a un robot a empaquetar dentro de unos límites, sino también entrenarlo para que lo haga considerando unas variables que cambian continuamente; por ejemplo, encargándole guardar objetos mientras se mueve simultáneamente por una habitación.

Fuente: Scientific American