{"id":5873,"date":"2017-06-08T12:14:11","date_gmt":"2017-06-08T18:14:11","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=5873"},"modified":"2017-06-08T12:28:15","modified_gmt":"2017-06-08T18:28:15","slug":"ensenar-a-los-robots-a-reconocer-su-cuerpo-proximo-paso-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ensenar-a-los-robots-a-reconocer-su-cuerpo-proximo-paso-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Ense\u00f1ar a los robots a reconocer su cuerpo, pr\u00f3ximo paso de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

El principal problema de los robots aut\u00f3nomos aparece cuando salen de un entorno controlado, por eso hay que proveerlos de las capacidades necesarias para que puedan interaccionar con el mundo real.<\/p>\n

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Una de las posibles soluciones es que estos aprendan a reconocer su propio cuerpo y se distingan con respecto a otros elementos que los rodean, como lo hacen los humanos en su proceso de desarrollo.<\/p>\n

Esto es lo que va a intentar Pablo Lanillos, un joven cient\u00edfico espa\u00f1ol que ha recibido una beca Marie Sklodowska-Curie de la Uni\u00f3n Europea para investigar en el Instituto de Sistemas Cognitivos de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Munich (Alemania),\u00a0\u00a0bajo la direcci\u00f3n de Gordon Cheng.<\/p>\n

El proyecto, Selfception, es de dos a\u00f1os y su objetivo es lograr que las m\u00e1quinas aumenten su capacidad de percepci\u00f3n y aprendizaje para que se aproximen a los seres humanos y puedan interactuar.<\/p>\n

Este proyecto tiene un componente de ciencia b\u00e1sica muy fuerte, seg\u00fan Lanillos, quien explica a Efe que va a trabajar con un psic\u00f3logo para intentar modelar lo que ellos llaman el \u2018yo m\u00ednimo\u2019.<\/p>\n

Los robots actuales solo trabajan en entornos controlados y ejecutan acciones muy precisas que han sido programadas por un ingeniero. Adem\u00e1s, no poseen tacto en todo el cuerpo.<\/p>\n

Vista, tacto y o\u00eddo<\/h2>\n

Sin embargo, los robots multisensoriales, con vista, tacto o audici\u00f3n, podr\u00edan aprender a reconocerse a s\u00ed mismos mediante la interacci\u00f3n con el entorno.<\/p>\n

El objetivo de Lanillos es crear robots multisensoriales y que el tacto o la visi\u00f3n -en el robot logrados a trav\u00e9s de sensores- sirvan para que logren ese aprendizaje y moverse en el mundo real.<\/p>\n

\"pablolanillosrobots1-768x565\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

La idea es que copien el\u00a0aprendizaje humano: un ni\u00f1o primero aprende d\u00f3nde est\u00e1 su mano y qu\u00e9 ocurre cuando toca algo, luego comienza a agarrar objetos, a saber que si los empuja se caen y al mismo tiempo sus progenitores interaccionan d\u00e1ndole otros objetos.<\/p>\n

Este aprendizaje progresivo consigue crear en el ni\u00f1o una representaci\u00f3n de su cuerpo y finalmente le permite diferenciar entre su cuerpo y el de otros, un paso imprescindible para que obtenga la capacidad de actuar voluntariamente en el mundo -en esto se basa la teor\u00eda sensomotora, que Lanillos tratar\u00e1 de reproducir-.<\/p>\n

\u2018Yo sensomotor\u2019 y la inteligencia artificial<\/h2>\n

\u201cUn robot que sabe que el movimiento que va a hacer tiene una consecuencia, es un robot seguro, que puede interactuar en un entorno que cambia y que puede relacionarse con los humanos\u201d, apunta Lanillos, quien a\u00f1ade que un algoritmo que permita al robot aprender su cuerpo de forma aut\u00f3noma ser\u00eda un \u201cgran cambio\u201d en la rob\u00f3tica.<\/p>\n

Y es que los robots m\u00e1s complejos de tipo humanoides tienen que saber d\u00f3nde est\u00e1 su cuerpo en todo momento, primero por razones de seguridad y segundo para ejecutar acciones apropiadas cada vez.<\/p><\/blockquote>\n

\u201cEn mi proyecto, gracias a la incorporaci\u00f3n de piel artificial, adem\u00e1s de sensores de propriocepci\u00f3n y visi\u00f3n, podremos dotar al robot de la capacidad para no solo aprender su cuerpo (relaciones espacio-temporales entre los diferentes sensores), sino a distinguir entre su cuerpo y otros objetos del entorno o incluso otros agentes. Se trata de crear un modelo que permita aprender el \u2018yo sensomotor’\u201d.<\/p>\n

La idea es probarlo en un robot de la empresa\u00a0Pal Robotics, de Barcelona, seg\u00fan Lanillos, quien resume: hoy cualquier robot puede calcular la ra\u00edz cuadrada de Pi en menos de un mili segundo, pero tienen problemas para agarrar una manzana en un entorno no controlado.<\/p>\n

\u201cQueremos robots que no solo sepan jugar al ajedrez como Kasparow, sino que tambi\u00e9n jueguen moviendo las piezas de ajedrez, al menos, como un ni\u00f1o de 5 a\u00f1os\u201d.<\/p>\n

 <\/p><\/blockquote>\n

Fuente:<\/strong> EFE<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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