Investigadores de la Universidad Técnica de Viena (TU Wien) han desarrollado un sistema de autoaprendizajerobotque es capaz de imitar a un ser humano para tareas sencillas, como limpiar un lavabo.
Esta tarea aparentemente sencilla supone un enorme desafío para el robot. La programación tradicional de robots requiere un modelado matemático preciso de las complejas curvas del lavabo, una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. En cambio, el equipo simplificó el proceso combinando demostración humana y datos hápticos para entrenar al robot para que imite los movimientos humanos.
Este enfoque de aprendizaje no sólo es aplicable a la limpieza del hogar, sino que también puede seraplicadopara una amplia gama de tareas en la producción industrial, como pulir, pintar, lijar y pegar.
"Captar la geometría de un lavabo con una cámara es relativamente sencillo", afirma el profesor Andreas Kugi del Instituto de Automatización y Control de la Universidad Técnica de Viena, "pero la clave es enseñar al robot a elegir el movimiento adecuado para diferentes superficies: ¿a qué velocidad debe moverse? ¿Cuál es el ángulo recto? ¿Cuál es la cantidad correcta de fuerza?
IT House señala que este tipo de aprendizaje es similar a cómo los humanos aprenden nuevas habilidades, especialmente aquellas que requieren trabajo práctico.
"En el taller, un maestro le decía a un aprendiz: 'Tienes que presionar un poco más en ese borde estrecho'", dijo Christian Hartl-Nesic.robótica industriallíder de grupo en el equipo de Andreas Kugi. "Queríamos encontrar una manera para que el robot aprendiera de forma similar".
Para ello, el equipo desarrolló una herramienta de limpieza especial: una esponja impregnada de sensores. El "maestro" humano utiliza la esponja para limpiar repetidamente el borde frontal del fregadero utilizando sensores de fuerza y marcadores de seguimiento.
"Generamos una gran cantidad de datos en unas pocas demostraciones y luego los procesamos para ayudar al robot a comprender la forma correcta de limpiar", explica Christian Hartl-Nesic.
Luego, el equipo de investigación utilizó una innovadora estrategia de procesamiento de datos para permitir que el robot limpiara eficientemente un fregadero completo u otro objeto con una superficie compleja, incluso si solo se le hubiera mostrado cómo limpiar un borde del fregadero.
Christoph Unger, estudiante de doctorado en el grupo de Robótica Industrial, explica: "El robot aprendió a adaptar la forma en que sujeta la esponja a la forma de la superficie, así como a aplicar diferentes fuerzas en áreas muy curvadas y en superficies planas".
En el futuro, los robots podrían montarse en plataformas móviles, lo que los convertiría en potentes asistentes en cualquier entorno de taller. Y al igual que los humanos, estos robots podrían transmitir su experiencia a otros robots.