Ciencia

Desarrollan un perro robot que aprendió a caminar en una hora con inteligencia artificial

También juega, se da la vuelta y agita las patitas.

perro robot de la Universidad de California.

Científicos de la Universidad de California, en Berkeley, Estados Unidos, desarrollaron un perro robótico con un cerebro basado en inteligencia artificial, que entre tantas cosas, le permitió aprender a caminar en una hora.

Un informe del sitio web de Singularity Hub explica que el robot también aprendió a darse la vuelta, ponerse de pie y agitar las piernas. Los expertos entrenaron esta singular máquina con un rollo de cartón para enseñarle a resistir y recuperarse de los empujones de sus cuidadores.

La clave para que este perro robot arrojara resultados favorables fue el algoritmo que se le transfirió, llamado Dreamer, que dejó en el pasado los errores que generaba pasar un algoritmo de simulación al mundo real, si necesidad de demasiadas pruebas y errores.

Las virtudes de Dreamer

Mediante la construcción de lo que se denomina un “modelo mundial“, Dreamer puede proyectar la probabilidad de que una acción futura logre su objetivo, con la experiencia y la precisión de sus proyecciones mejoradas.

Al filtrar las acciones menos exitosas por adelantado, el modelo mundial permite que el robot descubra de manera más eficiente qué funciona.

Los investigadores escribieron: “Aprender modelos del mundo a partir de experiencias pasadas permite a los robots imaginar los resultados futuros de acciones potenciales, lo que reduce la cantidad de prueba y error en el entorno real necesario para aprender comportamientos exitosos”.

Al predecir los resultados futuros, los modelos mundiales permiten la planificación y el aprendizaje del comportamiento con solo una pequeña cantidad de interacción en el mundo real”, añadieron.

En resumen, un modelo mundial puede reducir el equivalente de años de tiempo de entrenamiento en una simulación a no más de una hora incómoda en el mundo real.

Los resultados hacen que la inteligencia artificial de otro paso en la robótica. Dreamer refuerza el argumento de que “el aprendizaje por refuerzo será una herramienta fundamental en el futuro del control de robots”, como sostiene Jonathan Hurst, profesor de robótica en la Universidad Estatal de Oregón.

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