Para muchas personas, los quehaceres domésticos son una parte temida e ineludible de la vida que a menudo posponemos o hacemos con poco cuidado, pero ¿y si una criada robot pudiera ayudar a aligerar la carga?
Recientemente, los científicos informáticos han estado trabajando en máquinas de enseñanza para hacer una gama más amplia de tareas en la casa. En un nuevo documento encabezado por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial CSAIL del MIT y la Universidad de Toronto, los investigadores demuestran "VirtualHome,"un sistema que puede simular tareas domésticas detalladas y luego hacer que" agentes "artificiales las ejecuten, lo que abre la posibilidad de que algún día enseñe a los robots a realizar tales tareas.
El equipo entrenó el sistema usando casi 3,000 programas de diversas actividades, que se dividen en subtareas para que la computadora las entienda. Una tarea simple como "preparar café", por ejemplo, también incluiría el paso "agarrar una taza"."Los investigadores demostraron VirtualHome en un mundo tridimensional inspirado en el videojuego Sims.
El agente de inteligencia artificial del equipo puede ejecutar 1,000 de estas interacciones en el mundo estilo Sims, con ocho escenas diferentes que incluyen una sala de estar, cocina, comedor, dormitorio y oficina en el hogar.
"Describir las acciones como programas de computadora tiene la ventaja de proporcionar descripciones claras y sin ambigüedades de todos los pasos necesarios para completar una tarea", dice el estudiante de doctorado Xavier Puig, autor principal del artículo. "Estos programas pueden instruir a un robot oun personaje virtual, y también puede usarse como una representación para tareas complejas con acciones más simples "
El proyecto fue desarrollado conjuntamente por CSAIL y la Universidad de Toronto junto con investigadores de la Universidad McGill y la Universidad de Ljubljana. Se presentará en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition CVPR, que tiene lugar este mes en Salt LakeCiudad.
Cómo funciona
A diferencia de los humanos, los robots necesitan instrucciones más explícitas para completar tareas fáciles, no pueden simplemente inferir y razonar con facilidad.
Por ejemplo, uno podría decirle a un humano que "encienda el televisor y lo mire desde el sofá". Aquí, acciones como "agarrar el control remoto" y "sentarse / acostarse en el sofá" se han omitido, ya que sonparte del conocimiento de sentido común que tienen los humanos.
Para demostrar mejor este tipo de tareas a los robots, las descripciones de las acciones debían ser mucho más detalladas. Para hacerlo, el equipo primero recopiló descripciones verbales de las actividades del hogar y luego las tradujo a un código simple. Un programa como este podríaincluya pasos como: caminar hacia la televisión, encender la televisión, caminar hacia el sofá, sentarse en el sofá y mirar televisión.
Una vez que se crearon los programas, el equipo los introdujo en el simulador 3D de VirtualHome para que se convirtieran en videos. Luego, un agente virtual ejecutaría las tareas definidas por los programas, ya fuera ver televisión, colocar una olla en elestufa o encender y apagar una tostadora.
El resultado final no es solo un sistema para entrenar a los robots para realizar tareas domésticas, sino también una gran base de datos de tareas domésticas descritas usando lenguaje natural. Empresas como Amazon que están trabajando para desarrollar sistemas robóticos similares a Alexa en el hogar podrían eventualmente usar datos comoesto para entrenar a sus modelos para hacer tareas más complejas.
El modelo del equipo demostró con éxito que sus agentes podían aprender a reconstruir un programa y, por lo tanto, realizar una tarea, dada una descripción: "verter leche en un vaso" o una demostración en video de la actividad.
"Esta línea de trabajo podría facilitar verdaderos asistentes personales robóticos en el futuro", dice Qiao Wang, asistente de investigación en artes, medios e ingeniería en la Universidad Estatal de Arizona. "En lugar de cada tarea programada por el fabricante, el robot puedeaprender tareas simplemente escuchando o observando a la persona específica a la que acompaña. Esto le permite al robot realizar tareas de forma personalizada, o incluso algún día invocar una conexión emocional como resultado de este proceso de aprendizaje personalizado ".
En el futuro, el equipo espera entrenar a los robots usando videos reales en lugar de videos de simulación al estilo Sims, lo que permitiría a un robot aprender simplemente viendo un video de YouTube. El equipo también está trabajando en la implementación de un sistema de aprendizaje de recompensaen el que el agente recibe comentarios positivos cuando realiza las tareas correctamente.
"Puede imaginar un entorno en el que los robots ayudan con las tareas domésticas y eventualmente pueden anticipar deseos y necesidades personalizadas, o acciones inminentes", dice Puig. "Esto podría ser especialmente útil como tecnología de asistencia para los ancianos o aquellos quepuede tener movilidad limitada "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts, CSAIL . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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