Google desarrolla un robot que es capaz de aprender a caminar por sí mismo

No hay duda de que los robots jugarán un papel cada vez más importante en nuestras vidas, pero para llegar a una etapa en la que puedan ser realmente útiles todavía hay una serie de desafíos que deben ser superados - incluyendo la navegación sin intervención humana. Sí, estamos en una etapa en la que los algoritmos permitirán a un robot aprender a moverse, pero el proceso es enrevesado y requiere intervención humana, ya sea para recoger el robot cuando se cae, o para introducirlo de nuevo en su espacio de entrenamiento si se aleja. Pero una nueva investigación de Google podría hacer que este proceso de aprendizaje sea mucho más sencillo. Ajustando con éxito los algoritmos existentes, los investigadores de Robótica de Google han conseguido que un robot de cuatro patas aprenda a caminar hacia adelante y hacia atrás y a girar, por sí solo en pocas horas. En primer lugar, eliminaron la modelización del entorno. Así que los investigadores comenzaron a entrenar al robot en el mundo real desde el principio, y como el mundo real proporcionaba la variación del entorno natural, el robot se adapta de forma más rápida a variantes como escalones y terrenos irregulares. https://youtu.be/cwyiq6dCgOc Sin embargo, la intervención humana seguía siendo necesaria, ya que los investigadores tenían que manejar el robot cientos de veces durante su entrenamiento. Así que se propusieron resolver este problema, y lo hicieron restringiendo el territorio del robot y haciendo que aprendiera múltiples maniobras a la vez. Si el robot llegaba al borde de su territorio mientras caminaba hacia adelante, reconocería su posición y empezaría a caminar hacia atrás en su lugar, aprendiendo así una nueva habilidad mientras mitigaba la intervención humana. Con este sistema, el robot fue capaz de usar el método de prueba y error para eventualmente aprender a caminar de forma autónoma por diferentes superficies, eliminando finalmente la necesidad de la intervención humana, un hito significativo para hacer los robots más útiles. Los investigadores esperan adaptar los nuevos algoritmos a diferentes tipos de robots.