Los ingenieros del Laboratorio de Robótica Inteligente y Sistemas Autónomos de la Universidad de Cincinnati han desarrollado una inteligencia artificial (IA) para entrenar a los robots para que muevan objetos grandes en colaboración. El equipo demostró la capacidad de los robots para mover una barra larga alrededor de obstáculos y una puerta estrecha en simulaciones por computadora.
Según Andrew Barth, estudiante de doctorado en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UC, la tarea de mover tales objetos es perfecta para los robots.
“Lo hicimos un poco más difícil para nosotros mismos. Queremos lograr la tarea con la menor comunicación posible entre los robots”, dijo Barth.
Barth es el autor principal del estudio publicado en la revista Robótica de servicio inteligente. Los coautores de la investigación incluyeron al profesor Ma, al estudiante de doctorado de la UC Yufeng Sun y al investigador principal asociado de la UC Lin Zhang.
Prueba del sistema
En las pruebas, ninguno de los robots dirigía al otro y no compartían la estrategia antes de realizar la tarea. Los robots se basaron en la lógica difusa genética, que es un tipo de IA que es una técnica de control inteligente en la que el sistema imita el razonamiento humano. Lo hace reemplazando una clasificación binaria simple con grados de correcto e incorrecto, y modifica las soluciones individuales para “aprender” de los resultados anteriores.
“En última instancia, queremos expandir esto a 10 o más robots que trabajen de manera cooperativa en un proyecto”, dijo Barth. “Si quieres construir un hábitat gigantesco en el espacio, por ejemplo, necesitarás muchos robots trabajando juntos. Pero si dependía de una red de comunicaciones y falla, entonces todo el proyecto está terminado”.
Según Barth, los robots independientes significan que la pérdida de uno no resultará en una falla de la tarea ya que los otros pueden compensar.
La tarea asignada a los robots implicó llevar el sofá virtual alrededor de dos obstáculos y a través de una puerta estrecha, y la completaron el 95% del tiempo en simulaciones. Los compañeros de trabajo del robot también demostraron una tasa de éxito del 93 % en un nuevo escenario en el que había dos objetos desconocidos y una puerta objetivo en una ubicación diferente. Los robots demostraron una tasa de precisión casi igual y no requirieron reentrenamiento. Aún más impresionante, demostraron lo mismo cuando se alteraron varios factores, como el tamaño del objeto.
“Si puede entrenar a los robots para que trabajen de forma semiindependiente con la menor cantidad de información posible, entonces hizo que su sistema fuera más resistente a esa falla y facilitó la colaboración de grandes grupos”, dijo Barth.
“Nuestro objetivo a largo plazo es que varios robots puedan cooperar para realizar tareas difíciles, como mover muebles”, dijo Ma.
Creando Nuevas Oportunidades
Según Ma, los robots colaborativos podrían crear grandes oportunidades nuevas en varios campos, y las nuevas características de seguridad podrían mejorar la seguridad robótica.
“Hay una gran cantidad de aplicaciones. En cualquier lugar donde tenga trabajos que varias personas estén haciendo en el futuro, podría tener varios robots haciendo”, dijo Ma. “Actualmente, la mayoría de los robots trabajan solos. Pero en el futuro necesitaremos que varios robots trabajen juntos como lo hace la gente ahora”.
El equipo está desarrollando un sistema de control escalable, que permite que varios robots completen una tarea.
“Y no es necesario volver a entrenarlos si de repente son solo cuatro o seis”, dijo. “Si uno o dos fallan, el resto puede continuar. Esa es la clave.