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De correr a hacer volteretas: así la IA que amplía las habilidades de los robots humanoides

Infobae (Tecno) ·
De correr a hacer volteretas: así la IA que amplía las habilidades de los robots humanoides

Un equipo de la Universidad de California en Berkeley y la Universidad de Stanford desarrolló un sistema de inteligencia artificial que permite a los robots humanoides adquirir y combinar movimientos complejos .

Gracias a esta tecnología, una máquina logró correr, dar patadas giratorias y completar volteretas aéreas.

El sistema se llama BeyondMimic y fue presentado en un estudio publicado en la revista Science Robotics .

La investigación busca superar una limitación habitual: cada acción requiere programación y entrenamiento específicos.

Para evitar esa limitación, los investigadores reunieron unas 2,5 horas de movimientos humanos, entre ellos caminatas, carreras, saltos, bailes, patadas de artes marciales y volteretas laterales.

A partir de esos datos, el programa aprendió a trasladar las acciones al G1 , un modelo de robot.

El proceso requirió adaptar cada movimiento a las características de la máquina, como el peso de su estructura, sus articulaciones y la capacidad de sus motores.

De esa manera, el robot no se limita a reproducir una secuencia exacta.

El sistema busca que pueda usar los movimientos aprendidos en distintas situaciones y pasar de una acción a otra sin que los investigadores deban entrenarlo de nuevo para cada tarea.

Adaptación de movimientos humanos al cuerpo del robot El equipo utilizó aprendizaje por refuerzo , una técnica mediante la cual un algoritmo recibe recompensas o penalizaciones según el resultado de sus decisiones.

En este caso, el controlador fue premiado cuando lograba acercarse a las posiciones, velocidades y orientaciones presentes en las demostraciones humanas.

A la vez, el entrenamiento aplicó castigos cuando el robot generaba movimientos bruscos , alcanzaba ángulos de articulación riesgosos o producía contactos no deseados entre partes de su estructura.

Así, el sistema debía encontrar formas físicamente viables de reproducir una acción y mantener el equilibrio.

Según los autores, el método logró que un mismo esquema de entrenamiento dominara conductas muy distintas.

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