Por primera vez: un robot aprendió a imaginarse a sí mismo


Concepción artística de un robot que aprende a imaginarse a sí mismo.

Un robot creado por Columbia Engineers aprende a comprenderse a sí mismo y no al entorno que lo rodea.

Nuestra percepción de nuestro cuerpo no siempre es correcta o realista, como sabe cualquier atleta o persona consciente de la moda, pero es un factor crucial en cómo nos comportamos en la sociedad. Su cerebro se está preparando continuamente para el movimiento mientras juega a la pelota o se viste para que pueda mover su cuerpo sin chocar, tropezar o caerse.

Los humanos desarrollamos nuestros modelos corporales cuando somos bebés, y los robots están comenzando a hacer lo mismo. Un equipo de Columbia Engineering reveló hoy que han desarrollado un robot que, por primera vez, puede aprender un modelo de todo su cuerpo desde cero sin ayuda humana. Los investigadores explican cómo su robot construyó un modelo cinemático de sí mismo en un artículo reciente publicado en Robótica científica, y cómo usó este patrón para planificar movimientos, lograr objetivos y evitar obstáculos en una variedad de escenarios. Incluso el daño a su cuerpo fue detectado y corregido automáticamente.

Robot de automodelado de Columbia

Un robot puede aprender la morfología de todo el cuerpo a través del automodelado visual para adaptarse a múltiples tareas de planificación y control de movimiento. Crédito: Jane Nisselson y Yinuo Qin/Columbia Engineering

El robot parece un bebé explorándose a sí mismo en una sala de espejos.

Los investigadores colocaron un brazo robótico en un círculo de cinco cámaras de video en tiempo real. El robot se vio a sí mismo a través de las cámaras mientras se balanceaba libremente. Como un bebé que se explora a sí mismo por primera vez en una sala de espejos, el robot se movió y se contorsionó para aprender exactamente cómo se movía su cuerpo en respuesta a varios comandos motores. Después de unas tres horas, el robot se detuvo. Su red neuronal profunda interna había terminado de aprender la relación entre las acciones motoras del robot y el volumen que ocupaba en su entorno.

«Teníamos mucha curiosidad por ver cómo se imaginaba el robot a sí mismo», dijo Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica y director del Laboratorio de Máquinas Creativas de Columbia, donde se realizó el trabajo. «Pero no puedes simplemente echar un vistazo a una red neuronal, es una caja negra». Después de que los investigadores lucharon con varias técnicas de visualización, surgió gradualmente la autoimagen. «Era una especie de nube suavemente brillante que parecía engullir el cuerpo tridimensional del robot», dijo Lipson. «Mientras el robot se movía, la nube parpadeante lo seguía suavemente». El automodelo del robot tenía una precisión de aproximadamente el 1% de su espacio de trabajo.


Un resumen técnico del estudio. Crédito: Ingeniería de Columbia

Los robots de automodelado conducirán a sistemas autónomos más autónomos

La capacidad de los robots para modelarse a sí mismos sin la ayuda de ingenieros es importante por muchas razones: no solo ahorra mano de obra, sino que también permite que el robot realice un seguimiento de su propio desgaste e incluso detecte y compense los daños. . Los autores argumentan que esta capacidad es importante porque necesitamos sistemas autónomos para ser más autosuficientes. Un robot de fábrica, por ejemplo, podría detectar que algo anda mal y compensar o pedir ayuda.

«Los humanos claramente tenemos un sentido de nosotros mismos», explicó el primer autor del estudio, Boyuan Chen, quien dirigió el trabajo y ahora es profesor asistente en la Universidad de Duke. «Cierre los ojos e intente imaginar cómo se movería su propio cuerpo si tomara alguna medida, como estirar los brazos hacia adelante o dar un paso atrás. En algún lugar de nuestro cerebro tenemos un sentido del yo, un modelo del yo que nos informa de la volumen de nuestro entorno inmediato que ocupamos y cómo ese volumen cambia a medida que nos movemos.

Autoconciencia en robots

El trabajo es parte de la búsqueda de décadas de Lipson para encontrar formas de otorgar a los robots algún tipo de autoconciencia. “El automodelado es una forma primitiva de autoconciencia”, explicó. «Si un robot, animal o humano tiene un modelo preciso de sí mismo, puede funcionar mejor en el mundo, puede tomar mejores decisiones y tiene una ventaja evolutiva».

Los investigadores son conscientes de las limitaciones, los riesgos y las controversias que rodean otorgar a las máquinas una mayor autonomía a través de la autoconciencia. Lipson se apresura a admitir que el tipo de autoconciencia demostrada en este estudio es, como señaló, “insignificante en comparación con la de los humanos, pero hay que empezar por algún lado. Tenemos que ir despacio y con cuidado, para que podamos cosechar los beneficios y minimizar los riesgos.

Referencia: «Automodelado visual de cuerpo completo de morfologías de robots» por Boyuan Chen, Robert Kwiatkowski, Carl Vondrick y Hod Lipson, 13 de julio de 2022, Robótica científica.
DOI: 10.1126/scirobotics.abn1944

El estudio fue financiado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, la Fundación Nacional de Ciencias, Facebook y Northrop Grumman.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés financiero o de otro tipo.

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