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Investigadores han conseguido que sus robots aprendan a apoyarse en las paredes para no terminar cayendo al suelo. Los expertos de la Universidad de Lorraine, en Francia, utilizan una inteligencia artificial para que estas máquinas puedan entrenarse ante estas adversidades.
“Investigadores de la Universidad de Lorraine han desarrollado un sistema ‘Damage Reflex’ (también conocido como D-Reflex) que tiene un robot humanoide TALOS que se apoya contra una pared cuando una de sus piernas se rompe, como un ser humano que acaba de perder el equilibrio. El sistema basado en redes neuronales utiliza su experiencia (en este caso, 882.000 simulaciones de entrenamiento) para encontrar rápidamente un punto en la pared con mayor probabilidad de proporcionar estabilidad. El robot no necesita saber cómo se dañó, y puede llegar casi tan rápido como una persona”, reporta Engadget.
El entrenamiento está teniendo buenos resultados en los robots que se utilizan. “El resultado, como señala IEEE Spectrum, es la anti-comedia que esperarías. En lugar de caer al suelo, el robot se apoya contra la pared como alguien que acaba de torcerse el tobillo. No es particularmente elegante y requiere que el robot detenga su mano en el momento en que hace contacto, pero es efectivo en tres de cuatro pruebas”, agrega.
Sin embargo, aún falta mucho para que tenga los mismos reflejos que una persona, pese al gran avance. “No se garantiza que D-Reflex evite una caída, en parte porque no puede tener en cuenta todas las posiciones o superficies posibles. Tampoco ayuda al robot a recuperarse una vez que evita la catástrofe: no verá al autómata cojeando a lo largo de una pared hasta que encuentre ayuda. El enfoque actual también se basa en un bot estacionario y no ayudará si un actuador falla a mitad de camino”, añade el medio.
Los desarrolladores también están buscando la manera en que los robots puedan utilizar otros objetos para apoyarse y no solo recaer en las paredes. “Sin embargo, los investigadores esperan crear un sistema que sea útil en movimiento e imaginan robots que puedan agarrar sillas y otros objetos complejos cuando una caída es inminente. Esto podría ahorrar el costo de reemplazar los robots trabajadores que, de lo contrario, se precipitarían a su perdición, y podría conducir a bots más ‘naturales’ que aprendan a usar sus entornos para su beneficio”, señala.
En el video de muestra, los investigadores colocan ambas situaciones: el robot sin recibir el sistema D-Reflex, con lo que termina cayendo al piso; pero también con el aprendizaje, por lo que se apoya con un brazo, como lo haría un humano promedio.
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