A pasos agigantados: el vertiginoso progreso de la agilidad de los robots

Cuando Charles Rosen, el A.I. Al pionero que fundó el Centro de Inteligencia Artificial de SRI International se le pidió que ideara un nombre para el El primer robot móvil de uso general del mundo., pensó por un momento y luego dijo: “Bueno, tiembla muchísimo cuando se mueve. Llamémoslo simplemente Shakey”.

Alguna variación de esta idea ha prevalecido durante gran parte de la historia de la robótica moderna. Los robots, a menudo asumimos, son máquinas toscas con tanta gracia como el almuerzo dominical de un ateo. Incluso las películas de ciencia ficción han imaginado repetidamente a los robots como creaciones desgarbadas que caminan con pasos lentos y vacilantes.

Esa idea simplemente ya no se alinea con la realidad.

Recientemente, un grupo de investigadores del Laboratorio de Robótica Dinámica del Estado de Oregón tomó una de las robots cassie, un par de piernas de robot andante que se asemejan a las extremidades inferiores de un avestruz, a un campo deportivo para probar los últimos algoritmos de "marcha bípeda" del laboratorio. Una vez allí, el robot saltaba, caminaba, galopaba y galopaba, cambiando sin problemas entre cada tipo de movimiento sin tener que reducir la velocidad. Fue una demostración impresionante y que habla de la agilidad de los robots con patas actuales, especialmente cuando se trata de un poco de entrenamiento basado en el aprendizaje profundo.

"Por lo general, cuando las personas aplican el aprendizaje por refuerzo profundo a la robótica, utilizan funciones de recompensa que se reducen a recompensar a la red neuronal por imitar fielmente una trayectoria de referencia". Jonás Siekmann, dijo a Digital Trends uno de los investigadores del proyecto. "Recopilar esta trayectoria de referencia en primer lugar puede ser bastante difícil, y una vez que tienes una 'corrida' trayectoria de referencia, no está muy claro si también se puede usar para aprender un comportamiento de "saltar", o incluso un "caminar". comportamiento."

En el trabajo de OSU, el equipo creó un paradigma de recompensa que descartó por completo la idea de trayectorias de referencia. En cambio, divide períodos de tiempo en “fases”, penalizando al robot por tener un pie específico en el suelo durante una determinada fase, mientras le permite hacerlo en otros puntos. Luego, la red neuronal descubre "todas las cosas difíciles", como la posición en la que deben estar las articulaciones, cuánto torque aplicar en cada articulación, cómo permanecer estable y erguido, para crear un paradigma de diseño basado en recompensas que facilite que robots como Cassie aprendan casi cualquier modo de andar bípedo que se encuentre en el mundo. naturaleza.

Prediciendo el futuro

Es una hazaña impresionante, sin duda. Pero también plantea una pregunta más amplia: ¿Cómo es posible que los robots se hayan vuelto tan ágiles? Si bien todavía no faltan vídeos en línea mostrando robots colapsando Cuando las cosas van mal, tampoco hay duda de que el camino general que siguen es uno que se dirige hacia una locomoción impresionantemente fluida. Una vez que la idea de un robot galopó como un pony o realizó una rutina atlética perfecta Habría sido descabellado incluso para una película. En 2020, los robots están llegando allí.

Sin embargo, predecir estos avances no es fácil. No existe una simple observación del tipo de la Ley de Moore que facilite trazar el camino que están tomando los robots desde máquinas torpes hasta operadores fluidos.

La Ley de Moore se refiere a la observación hecha por el ingeniero de Intel Gordon Moore en 1965 de que, cada uno o dos años, se duplicará el número de componentes que podrían incluirse en un circuito integrado. Si bien se puede argumentar que nosotros puede que ahora esté llegando a los límites de la Ley de Moore, un investigador en, digamos, 1991 podría calcular de manera realista, en el reverso de un sobre, dónde podrían estar las capacidades de una computadora, en términos de cálculos, en 2021. Las cosas son más complejas para los robots.

“Aunque la Ley de Moore pronosticó sorprendentemente bien la tendencia en el poder de cómputo, pronosticó una La tendencia en robots con patas es como mirar fijamente una bola de cristal”, dijo Christian Gehring, jefe de tecnología. oficial en ANYbotics AG, una empresa suiza que fabrica robots con patas que ya se utilizan para tareas como Inspeccionar de forma autónoma plataformas energéticas marinas., dijo a Digital Trends. "En esencia, los robots con patas son sistemas altamente integrados que se basan en muchas tecnologías diferentes, como el almacenamiento de energía, la detección, la actuación, la informática, las redes y la inteligencia".

Son los avances en esta combinación de diferentes tecnologías trabajando juntas los que hacen que los robots actuales sean tan poderosos. También es lo que los hace difíciles de predecir en cuanto a la hoja de ruta del desarrollo futuro. Para construir los tipos de robots que les gustaría a los robóticos, es necesario que haya avances en la creación de baterías pequeñas y livianas, capacidades de detección y percepción, comunicaciones celulares y más. Todo esto deberá trabajar en conjunto con avances en campos como el aprendizaje profundo A.I. para crear el tipos de máquinas que desterrarán para siempre las imágenes de torpes robots de ciencia ficción que crecimos viendo TELEVISOR.

Más pequeño, más barato, mejor

La buena noticia es que está sucediendo. Si bien la Ley de Moore conduce a avances en el lado del software, los componentes esenciales del hardware son cada vez más pequeños y más baratos. No es tan claro como la formulación de Gordon Moore, pero está sucediendo.

“Incluso con nuestra Demostrador científico Atreus [robot] de hace seis u ocho años, los amplificadores de potencia para hacer funcionar nuestros motores eran estos ladrillos de tres libras; eran grandes”, Jonathan Hurst, cofundador de Robótica de agilidad, que construyó el robot Cassie antes mencionado, dijo a Digital Trends. “Desde entonces, tenemos estos pequeños amplificadores que tienen la misma cantidad de corriente, la misma cantidad de voltaje y nos brindan muy buen control sobre la salida de torque de nuestros motores. Y son pequeños: sólo una pulgada por dos pulgadas por media pulgada de alto o algo así. Tenemos 10 de esos en Cassie. Eso suma. Tienes un ladrillo de tres libras que mide seis pulgadas por cuatro pulgadas por cuatro pulgadas en comparación con tal vez un par de onzas que mide una pulgada por dos pulgadas. Hace una gran diferencia con cosas como la electrónica de potencia”.

Hurst dijo que cree que los robots con patas todavía se encuentran en las primeras etapas de su camino para volverse ubicuos. tecnologías que no sólo pueden moverse de forma naturalista como los humanos, sino que también pueden funcionar perfectamente junto con ellos. a ellos. Algunos de estos desafíos irán mucho más allá de demostraciones lindas (pero extremadamente impresionantes), como hacer que los robots galopen como ponis. Pero construir máquinas más inteligentes que puedan dominar diferentes tipos de movimiento y que puedan operar en el mundo real es sin duda un paso importante.

Es un paso (o pasos) en el que los robots andantes son cada vez mejores.

Recomendaciones de los editores

• Exoesqueletos con piloto automático: un vistazo al futuro cercano de la robótica portátil
• ¿Bueno en StarCraft? DARPA quiere entrenar robots militares con sus ondas cerebrales
• El nuevo robot del MIT puede jugar Jenga, el juego de apilamiento de bloques favorito de todos
• El robot saltador submarino muestra increíbles habilidades de salto inspiradas en la naturaleza
• Una suave mano robótica ofrece a los científicos un nuevo conocimiento de la vida marina en las profundidades