VIDEO: el robot ‘Mini Cheetah’ del MIT funciona a su velocidad más rápida registrada hasta ahora

El robot de cuatro (Mini cheetah) patas puede adaptarse a su entorno y aprender de los obstáculos.

Capaz de alcanzar velocidades de hasta 70 millas por hora (112 km/hr), el guepardo es conocido como el velocista más rápido en tierra. Ahora, un robot recientemente renovado del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) apodado el “Mini Cheetah” está compitiendo por estar entre las tecnologías más rápidas de su tipo cuando se trata de correr. Y todo es posible gracias a la inteligencia artificial. 

El mini guepardo no solo puede cubrir más de 12 pies (3.6m) en un segundo, el robot del tamaño de un perro también puede aprender a adaptarse a diferentes terrenos y responder adecuadamente a su entorno. En caso de que te lo preguntes, los guepardos de la vida real, en comparación, pueden alcanzar una velocidad máxima de unos 85 pies (25m) por segundo.

No es el robot más rápido registrado, pero es el robot más rápido que utiliza un enfoque basado en el aprendizaje y esta plataforma robótica específica. Otros robots más grandes han corrido más rápido, incluso algunos de los construidos en el MIT, incluido un récord anterior de alta velocidad establecido por otro grupo de investigación del MIT. Sin embargo, estos robots en ejecución anteriores están “diseñados analíticamente”, lo que significa que dependen en gran medida de ingenieros humanos para anticipar obstáculos y programar la locomoción en respuesta a ellos. El Mini Cheetah, por otro lado, es un modo de aprendizaje por experiencia que utiliza una red neuronal simple, lo que le permite responder en tiempo real a los desafíos ambientales. 

“Programar cómo debe actuar un robot en cada situación posible es simplemente muy difícil. El proceso es tedioso, porque si un robot fallara en un terreno en particular, un ingeniero humano necesitaría identificar la causa de la falla y adaptar manualmente el controlador del robot, y este proceso puede requerir una cantidad considerable de tiempo humano”, dijeron investigadores de Improbable del MIT. AI Lab, Gabriel Margolis y Ge Yang.

“El aprendizaje por prueba y error elimina la necesidad de que un ser humano especifique con precisión cómo debe comportarse el robot en cada situación. Esto funcionaría si: el robot puede experimentar una variedad extremadamente amplia de terrenos; y el robot puede mejorar automáticamente su comportamiento con la experiencia”. 

El Mini Cheetah puede ganar el equivalente a 100 días de experiencia en diversos terrenos en tres horas. Con cada experiencia, ya sea un parche de hielo resbaladizo o un parche de grava, la máquina puede continuar aprendiendo y adaptándose con el tiempo.

Este método de nuevo diseño permite que el robot aprenda a correr rápido mientras se adapta a caminar en terrenos difíciles, lo que podría mostrar una nueva capacidad para los robots en el futuro que también podrían emplear el método basado en el aprendizaje. 

“Una forma más práctica de construir un robot con muchas habilidades diversas es decirle al robot qué hacer y dejar que descubra el cómo. Nuestro sistema es un ejemplo de ello. En nuestro laboratorio, hemos comenzado a aplicar este paradigma a otros sistemas robóticos, incluidas manos que pueden levantar y manipular muchos objetos diferentes”.

FUENTE 1

Suscríbete a nuestro Boletín Semanal