(NC&T) Dentro de una década, esperan desarrollar la tecnología que hará útil poner al robot en cada casa y oficina.
Algunos de los retos que el nuevo robot deberá ser capaz de afrontar son limpiar una sala después de una fiesta, buscar una persona u objeto en una oficina a partir tan sólo de una solicitud verbal y armar una estantería usando herramientas múltiples.
Desarrollar un único robot que pueda resolver todos estos problemas, es la meta a la que dedica sus esfuerzos un pequeño ejército de cerca de 40 personas, incluyendo a los profesores de ciencias de la computación Gary Bradski, Dan Jurafsky, Oussama Khatib, Daphne Koller, Jean-Claude Latombe, Chris Manning, Andrew Ng, Nils Nilsson, Kenneth Salisbury y Sebastian Thrun.
Para construir un robot que pueda crear y ejecutar planes destinados a alcanzar una meta, los científicos necesitarán unir investigaciones de diferentes áreas de la inteligencia artificial, incluyendo el procesamiento del habla, la navegación, la manipulación, la planificación, el razonamiento, el aprendizaje y la visión.
Algunos de los participantes en el desarrollo del robot. (Foto: L.A. Cicero)
Pero el mayor desafío recae en hacer un robot independiente. Los robots industriales pueden realizar tareas precisas con las instrucciones adecuadas, pero el problema llega cuando a un robot se le pide realizar una nueva tarea. Para un robot, recoger una taza que no ha visto nunca antes es una nueva tarea y un problema pendiente de ser resuelto.
El equipo de Stanford recientemente diseñó un algoritmo que permite a STAIR (siglas en inglés que significan Robot de Inteligencia Artificial de Stanford) reconocer características familiares en diferentes objetos y modificar su fuerza prensil del mejor modo posible para cogerlos sin que se le caigan ni los dañe por apretarlos demasiado.
El robot fue entrenado en un entorno generado por ordenador para recoger cinco diferentes objetos: una taza, un lápiz, un ladrillo, un libro y una copa de martini. El algoritmo localiza el mejor lugar por el cual el robot agarrará al objeto, como por ejemplo el asa en el caso de una taza, o la zona media en el caso de un lápiz. El robot toma unas fotografías, razona sobre la forma tridimensional del objeto, basándose en su capacidad para calcular la posición, y se acerca al objeto hasta agarrarlo.
En pruebas con objetos reales, el brazo robótico recogió los objetos similares a aquellos con los que se entrenó, como tazas y libros. También, objetos que no le eran familiares, como llaves, destornilladores y rollos de cinta adhesiva. Para agarrar un nuevo objeto, el robot emplea un algoritmo que evalúa la imagen teniendo en cuenta todas las estrategias previas. El programa formula el mejor lugar por donde agarrar el objeto, basándose en una combinación de todas las experiencias previas del robot y le dicta al brazo los movimientos a realizar.
