{"id":25553,"date":"2021-12-07T09:32:04","date_gmt":"2021-12-07T15:32:04","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25553"},"modified":"2021-12-07T09:32:04","modified_gmt":"2021-12-07T15:32:04","slug":"los-robots-evolucionan-cuerpos-y-cerebros-como-animales-en-el-nuevo-simulador-de-entrenamiento-de-inteligencia-artificial-del-mit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/robt\/los-robots-evolucionan-cuerpos-y-cerebros-como-animales-en-el-nuevo-simulador-de-entrenamiento-de-inteligencia-artificial-del-mit\/","title":{"rendered":"Los robots evolucionan cuerpos y cerebros como animales en el nuevo simulador de entrenamiento de inteligencia artificial del MIT"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En sus esfuerzos por crear robots inteligentes, es comprensible que los investigadores de IA hayan tendido a centrarse en los cerebros.\u00a0Pero un grupo del MIT dice que la inteligencia artificial tambi\u00e9n puede ayudarnos a dise\u00f1ar mejores cuerpos para ellos, y deber\u00edamos hacer ambas cosas en paralelo.<!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para que un robot resuelva una tarea, su cerebro y su cuerpo deben sincronizarse perfectamente para hacer el trabajo.\u00a0Eso significa que un controlador de IA efectivo que sea bueno para pilotar un tipo de cuerpo no necesariamente funcionar\u00e1 bien para uno que es muy diferente.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El enfoque est\u00e1ndar es simplemente dise\u00f1ar un cuerpo de robot, ya sea a mano o utilizando herramientas de dise\u00f1o de IA, y luego entrenar a una IA para controlarlo.\u00a0Pero una soluci\u00f3n a\u00fan mejor es llevar a cabo ambos procesos simult\u00e1neamente para que la IA de control pueda dar retroalimentaci\u00f3n sobre c\u00f3mo los cambios en el cuerpo facilitan o dificultan la resoluci\u00f3n del problema.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Esto se conoce como codise\u00f1o y no es del todo nuevo.\u00a0Pero ejecutar estos dos procesos de optimizaci\u00f3n en paralelo es muy complicado y puede llevar mucho tiempo llegar a una soluci\u00f3n \u00fatil.\u00a0Debido a que el algoritmo de dise\u00f1o tiene que probar miles de configuraciones diferentes, el enfoque solo funciona en simulaci\u00f3n y, por lo general, los investigadores tienen que construir\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/08\/01\/deepminds-vibrant-new-virtual-world-trains-flexible-ai-with-endless-play\/\">un entorno de prueba<\/a>\u00a0desde cero o adaptar en gran medida las simulaciones de entrenamiento de robots existentes.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Todo esto requiere mucho trabajo, lo que ha llevado a que la mayor\u00eda de los entornos de codise\u00f1o se concentren en una peque\u00f1a cantidad de tareas simples.\u00a0Y debido a que la mayor\u00eda ha sido desarrollada por grupos separados, no es f\u00e1cil comparar los resultados entre ellos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En un intento de resolver estos problemas, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ha creado un simulador de co-dise\u00f1o llamado Evolution Gym que permite a los investigadores probar sus enfoques en una amplia gama de tareas y terrenos utilizando un m\u00e9todo altamente marco de dise\u00f1o de robot personalizable.\u00a0El simulador tambi\u00e9n se ha dise\u00f1ado para que los grupos con menos recursos inform\u00e1ticos puedan seguir utiliz\u00e1ndolo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">&#8220;Con Evolution Gym, nuestro objetivo es ampliar los l\u00edmites de los algoritmos para el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial&#8221;, dijo Jagdeep Bhatia del MIT en un comunicado de prensa.\u00a0\u201cAl crear un punto de referencia a gran escala que se centra en la velocidad y la simplicidad, no solo creamos un lenguaje com\u00fan para intercambiar ideas y resultados dentro del espacio de aprendizaje por refuerzo y codise\u00f1o, sino que tambi\u00e9n habilitamos a los investigadores sin computaci\u00f3n de vanguardia recursos para contribuir al desarrollo algor\u00edtmico en estas \u00e1reas &#8220;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Por simplicidad, el simulador, que se presentar\u00e1 en la Conferencia de Sistemas de Procesamiento de Informaci\u00f3n Neural de esta semana, solo funciona en dos dimensiones.\u00a0El equipo ha dise\u00f1ado 30 tareas \u00fanicas, que incluyen cosas como caminar, saltar obst\u00e1culos, cargar o tirar de objetos y gatear bajo barreras, y los investigadores tambi\u00e9n pueden dise\u00f1ar sus propios desaf\u00edos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El entorno permite que los algoritmos de dise\u00f1o construyan\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/tag\/robotics\/\">robots<\/a>\u00a0uniendo cuadrados que pueden ser blandos, r\u00edgidos o actuadores, esencialmente m\u00fasculos que permiten que el resto del robot se mueva.\u00a0Luego, un sistema de inteligencia artificial aprende c\u00f3mo pilotar este cuerpo y le da al algoritmo de dise\u00f1o retroalimentaci\u00f3n sobre lo bueno que fue en diferentes tareas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Al repetir este proceso muchas veces, los dos algoritmos pueden alcanzar la mejor combinaci\u00f3n posible de dise\u00f1o corporal y sistema de control para resolver el desaf\u00edo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para establecer algunos puntos de referencia para su simulador, los investigadores probaron tres algoritmos de dise\u00f1o diferentes que trabajan en conjunto con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo que aprendi\u00f3 a controlar los robots a trav\u00e9s de muchas rondas de prueba y error.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Los bots co-dise\u00f1ados se desempe\u00f1aron bien en las tareas m\u00e1s simples, como caminar o cargar cosas, pero lucharon con desaf\u00edos m\u00e1s dif\u00edciles, como atrapar y levantar, lo que sugiere que hay mucho margen para avances en algoritmos de co-dise\u00f1o.\u00a0No obstante, los bots dise\u00f1ados por IA superaron a los dise\u00f1ados por humanos en casi todas las tareas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Curiosamente, muchos de los robots de co-dise\u00f1o adoptaron formas similares a las de animales reales.\u00a0Uno evolucion\u00f3 para parecerse a un caballo al galope, mientras que otro, con la tarea de trepar por una chimenea, desarroll\u00f3 brazos y piernas y trep\u00f3 como un mono.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El simulador ha sido de c\u00f3digo abierto y es de uso gratuito, y la esperanza del equipo es que otros investigadores vengan ahora y prueben sus algoritmos de co-dise\u00f1o en la plataforma, lo que facilitar\u00e1 la comparaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">&#8220;Evolution Gym es parte de una creciente conciencia en la comunidad de IA de que el\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/05\/06\/to-advance-ai-we-need-to-better-understand-human-intelligence-and-address-these-4-fallacies\/\">cuerpo y el cerebro son socios iguales<\/a>\u00a0en el apoyo del comportamiento inteligente&#8221;, dijo Josh Bongard de la Universidad de Vermont en el comunicado de prensa.\u00a0\u201cHay mucho por hacer para averiguar qu\u00e9 formas puede adoptar esta asociaci\u00f3n.\u00a0Es probable que el gimnasio sea una herramienta importante para resolver este tipo de preguntas &#8220;.<\/span><\/p>\n<p>Fuente:<\/p>\n<p>Gent, E. (2021d, diciembre 6). <i>Robots Evolve Bodies and Brains Like Animals in MIT\u2019s New AI Training Simulator<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 7 de diciembre de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/12\/06\/robots-evolve-bodies-and-brains-like-animals-in-mits-new-ai-training-simulator\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En sus esfuerzos por crear robots inteligentes, es comprensible que los investigadores de IA hayan tendido a centrarse en los cerebros.\u00a0Pero un grupo del MIT dice que la inteligencia artificial tambi\u00e9n puede ayudarnos a dise\u00f1ar mejores cuerpos para ellos, y deber\u00edamos hacer ambas cosas en paralelo.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":25554,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[362],"tags":[],"class_list":["post-25553","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-robt"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ 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