- La mano diestra del robot de la sombra es comparable a una mano humana, y reproduce todos sus grados de libertad.
- Si bien la manipulación diestra de objetos es una tarea cotidiana fundamental para los humanos, sigue siendo un gran desafío para las manos robóticas autónomas dominar
- Investigadores de WMG, Universidad de Warwick, han desarrollado nuevos algoritmos de inteligencia artificial para que el robot pueda aprender a manipular objetos como lo hacen los humanos
- En entornos simulados, las manos robóticas aprenden por sí mismas cómo coordinar movimientos y ejecutar tareas como lanzar una pelota entre sí y hacer girar un bolígrafo.
Shadow Robot Dexterous Hand es una mano robótica, con capacidades de tamaño, forma y movimiento similares a las de una mano humana. Para darle a la mano robótica la capacidad de aprender a manipular objetos, los investigadores de WMG, Universidad de Warwick, han desarrollado nuevos algoritmos de IA.
Las manos robóticas se pueden utilizar en muchas aplicaciones, como la fabricación, la cirugía y actividades peligrosas como el desmantelamiento nuclear. Por ejemplo, las manos robóticas pueden ser muy útiles en el ensamblaje de computadoras donde ensamblar microchips requiere un nivel de precisión que solo las manos humanas pueden lograr actualmente. Gracias a la utilización de manos robóticas en las líneas de montaje, se puede lograr una mayor productividad al tiempo que se garantiza una exposición reducida de las situaciones de riesgo laboral para los trabajadores humanos.
En el papel, ‘Resolver tareas desafiantes de manipulación diestra con optimización de trayectoria y aprendizaje por refuerzo,’ Los investigadores, el profesor Giovanni Montana y el Dr. Henry Charlesworth de WMG, Universidad de Warwick, han desarrollado nuevos algoritmos de inteligencia artificial, o el «cerebro», necesarios para aprender a coordinar los movimientos de los dedos y permitir la manipulación.
Utilizando simulaciones físicamente realistas de la mano robótica de Shadow, los investigadores han podido hacer que dos manos pasen y se lancen objetos entre sí, así como girar un bolígrafo entre sus dedos. Sin embargo, los algoritmos no se limitan a estas tareas, sino que pueden aprender cualquier tarea siempre que se pueda simular. Las simulaciones 3D se desarrollaron utilizando MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact), un motor de física del Universidad de Washington.
El enfoque de los investigadores utiliza dos algoritmos. Inicialmente, un algoritmo de planificación produce algunos ejemplos aproximados de cómo la mano debería realizar una tarea en particular. Estos ejemplos luego son utilizados por un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que domina las habilidades de manipulación por sí solo. Al adoptar este enfoque, los investigadores han podido producir un rendimiento significativamente mejor en comparación con las metodologías existentes. Los entornos de simulación se han puesto a disposición del público para que los utilice cualquier investigador.
Ahora que los algoritmos han tenido éxito en las simulaciones, el equipo del profesor Montana continuará trabajando en estrecha colaboración con Shadow Robot y probará la metodología de inteligencia artificial en hardware robótico real, lo que podría hacer que la mano avance un paso más cerca del uso en la vida cotidiana real. .
En un segundo artículo, ‘PlanGAN: planificación basada en modelos con recompensas escasas y objetivos múltiples, ‘ que se presentará en la conferencia NeurIPS 2021, los investigadores de WMG también han desarrollado un enfoque de inteligencia artificial novedoso y general que permite a los robots aprender tareas como alcanzar y mover objetos, lo que mejorará aún más las aplicaciones de manipulación manual.
El profesor Giovanni Montana, de WMG, Universidad de Warwick, comenta: “El futuro de la digitalización se basa en algoritmos de inteligencia artificial que pueden aprender de forma autónoma y poder desarrollar algoritmos que le den a la mano de Shadow Robot la capacidad de operar como si fuera real sin ningún ser humano La entrada es un emocionante paso adelante. Estas manos autónomas podrían usarse en el futuro para realizar cirujanos robóticos, aumentar la productividad de las líneas de montaje y reemplazar a los humanos en trabajos peligrosos como la eliminación de bombas «.
“En el trabajo futuro, dejaremos que los robots perciban el entorno con la misma precisión que los humanos, no solo a través de algoritmos de visión por computadora que pueden ver el mundo, sino a través de sensores que detectan la temperatura, la fuerza y las vibraciones para que el robot pueda aprender qué hacer. cuando siente esas sensaciones «.
Rich Walker, director general de Shadow Robot Company, en Londres, comenta:
“Cuando empezamos a construir manos diestras, ¡fue porque no había forma de conseguir una sin construirla! Veinte años después, ahora vemos a investigadores como Giovanni cumplir la promesa del hardware al crear algoritmos lo suficientemente inteligentes como para controlar la mano del robot. ¿Quizás pronto veremos un rendimiento sobrehumano? ”.
Referencias:
«Resolver tareas desafiantes de manipulación diestra con optimización de trayectoria y aprendizaje por refuerzo» por Henry Charlesworth y Giovanni Montana, 9 de septiembre de 2020, Ciencias de la Computación> Robótica.
arXiv: 2009.05104
«PlanGAN: planificación basada en modelos con recompensas escasas y objetivos múltiples» por Henry Charlesworth y Giovanni Montana, 1 de junio de 2020, Ciencias de la Computación> Aprendizaje automático.
arXiv: 2006.00900