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Tecnología

25/05/2019 7:50 am ET

Facebook Research está desarrollando robots curiosos y sensibles

Estamos muy cerca de la IA con los cinco sentidos y todo gracias a Facebook.

Como plataforma de medios sociales con alcance global, Facebook se apoya ampliamente en su inteligencia artificial y en sus sistemas de aprendizaje automático para mantener el sitio en línea y el contenidodañino fuera de él ( al menos, parte del tiempo ). 

Luego de su anuncio a principios de mes sobre el aprendizaje auto-supervisado, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, Facebook compartió el lunes detalles sobre tres áreas adicionales de investigación que podrían conducir a una IA más capaz y curiosa.

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“Gran parte de nuestro trabajo en robótica se centra en el aprendizaje auto-supervisado, en el que los sistemas aprenden directamente de datos sin procesar para que puedan adaptarse a nuevas tareas y nuevas circunstancias”, escribió un equipo de investigadores de FAIR (Facebook AI Research) en un blog. enviar. 

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“En robótica, estamos avanzando en técnicas como el aprendizaje por refuerzo basado en modelos (RL) para permitir que los robots aprendan a sí mismos a través de prueba y error utilizando la entrada directa de sensores”.

Específicamente, el equipo ha estado tratando de que un robot de seis patas se enseñe a caminar sin ninguna ayuda externa. “En términos generales, la locomoción es una tarea muy difícil en robótica y esto es lo que la hace muy emocionante desde nuestra perspectiva”, dijo a Engadget Roberto Calandra, investigador de FAIR. “Hemos podido diseñar algoritmos para la IA y, de hecho, probarlos en un problema realmente desafiante que de otro modo no sabemos cómo resolver”.

El hexápodo comienza su existencia como una pila de patas sin comprender su entorno. Usando un algoritmo de aprendizaje de refuerzo , el robot descubre lentamente un controlador que lo ayudará a cumplir su objetivo de locomoción hacia adelante. 

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Dado que el algoritmo utiliza una función de superación recursiva, el robot puede monitorear la información que recopila y optimizar aún más su comportamiento a lo largo del tiempo. Es decir, cuanto más experiencia obtenga el robot, mejor será su rendimiento.

Es más fácil decirlo que hacerlo, dado que se espera que el robot resuelva no solo su ubicación y orientación en el espacio, sino también su equilibrio y su impulso, todo ello a partir de una serie de sensores ubicados en las rodillas de la máquina. 

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