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Robot del MIT está aprendiendo a jugar con plastilina

Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT y de la Universidad de Stanford, ambos en Estados Unidos, están enseñando a los robots a jugar con plastilina. El sistema utiliza la visión artificial para aprender a modelar objetos blandos y pastosos.

Según los científicos, el dispositivo denominado «RoboCraft» puede planificar de forma fiable el comportamiento del robot cuando aprieta y suelta un trozo de plastilina durante el proceso de modelado de objetos, incluidas figuras no programadas con las que nunca ha tenido contacto.

“Con solo 10 minutos de datos programados, el agarre de dos dedos ya podía competir con los homólogos humanos que operaban la máquina con un rendimiento al mismo nivel y, a veces, incluso mejor, según la tarea que se estaba realizando”, explica el estudiante. de ingeniería Yunzhu Li, autor principal del proyecto.

aprendiendo a dar forma

Como la plastilina es un material suave e indefinido, toda la estructura computacional debe programarse para garantizar un modelado eficiente. Usando una red neuronal gráfica como modelo dinámico, RoboCraft puede hacer predicciones más precisas sobre los cambios de forma del material.

Letras moldeadas por RoboCraft (Imagen: Reproducción/MIT CSAIL)

En lugar de usar simuladores físicos complejos para modelar y comprender la fuerza y ​​la dinámica aplicada a cada objeto, el nuevo sistema usa solo datos visuales, dividiendo el trabajo en tres partes distintas: percepción, planificación y ejecución de la tarea asignada.

“En la primera parte, el robot usa cámaras para recopilar datos sin procesar de sensores visuales en el entorno, que luego se transforman en pequeñas nubes de partículas para representar las formas. Luego, los algoritmos ayudan a planificar el comportamiento del bot para que aprenda a hacer una bola de masa y luego la modele según lo programado”, agrega Li.

más que una broma

Los investigadores creen que este nuevo sistema de modelado se puede aplicar al desarrollo de robots capaces de ayudar a los humanos en las tareas del hogar, especialmente a los ancianos, las personas con discapacidad física o movilidad reducida.

El sistema utiliza visión artificial para aprender a dar forma a piezas de plastilina (Imagen: Reproducción / MIT CSAIL)

Para lograr esto, será necesario crear un sistema de representación que sea mucho más adaptable que simplemente moldear una pieza de plastilina. Además, el robot debe poder confiar en otras herramientas, como moldes y herramientas de corte, para realizar tareas más complejas.

“RoboCraft esencialmente demuestra que este modelo predictivo se puede aprender de maneras muy eficientes en cuanto a datos para planificar un movimiento. Para el futuro, estamos pensando en utilizar varias herramientas que permitan al robot manipular otro tipo de materiales”, concluye Yunzhu Li.

Tommy Banks
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