Los robots necesitan saber la razón por la que están haciendo un trabajo si van a trabajar de manera efectiva y segura junto a las personas en el futuro cercano. En términos simples, esto significa que las máquinas deben entender los motivos de la manera en que los humanos lo hacen, y no solo realizar tareas a ciegas, sin contexto.
Según un nuevo artículo del Centro Nacional de Robótica Nuclear, con sede en la Universidad de Birmingham, esto podría anunciar un cambio profundo para el mundo de la robótica, pero que es necesario.
El autor principal, Dr. Valerio Ortenzi, en la Universidad de Birmingham, argumenta que el cambio de pensamiento será necesario a medida que las economías adopten la automatización, la conectividad y la digitalización 'Industria 4.0' y los niveles de interacción humano-robot, ya sea en fábricas o en hogares, aumentar dramáticamente.
El artículo, publicado en Inteligencia de la máquina de la naturaleza , explora el problema de los robots que usan objetos. 'Agarrar' es una acción perfeccionada hace mucho tiempo en la naturaleza pero que representa la vanguardia de la investigación en robótica.
La mayoría de las máquinas de fábrica son 'tontas', recogiendo a ciegas objetos familiares que aparecen en lugares predeterminados en el momento justo. Hacer que una máquina recoja objetos desconocidos, presentados al azar, requiere la interacción perfecta de múltiples y complejosEstas tecnologías incluyen sistemas de visión e inteligencia artificial avanzada para que la máquina pueda ver el objetivo y determinar sus propiedades por ejemplo, ¿es rígido o flexible? y, potencialmente, se requieren sensores en la pinza para que el robot no aplaste un objeto inadvertidamentese le ha dicho que recoja.
Incluso cuando todo esto se logra, los investigadores del Centro Nacional de Robótica Nuclear destacaron un problema fundamental: lo que tradicionalmente se consideraba una comprensión "exitosa" para un robot podría ser en realidad una falla del mundo real, porque la máquina no tomaen cuenta cuál es el objetivo y por qué está recogiendo un objeto.
El Inteligencia de la máquina de la naturaleza el papel cita el ejemplo de un robot en una fábrica recogiendo un objeto para entregarlo a un cliente. Ejecuta con éxito la tarea, sujetando el paquete de forma segura sin causar daños. Desafortunadamente, la pinza del robot oculta un código de barras crucial, lo que significa que el objetono se puede rastrear y la empresa no tiene idea de si el artículo ha sido recogido o no; todo el sistema de entrega se descompone porque el robot no sabe las consecuencias de sostener una caja de la manera incorrecta.
El Dr. Ortenzi y sus coautores dan otros ejemplos, que involucran robots que trabajan junto a las personas.
"Imagínese pedirle a un robot que le pase un destornillador en un taller. Según las convenciones actuales, la mejor manera para que un robot recoja la herramienta es por el mango. Desafortunadamente, eso podría significar que una máquina enormemente poderosa empuja una máquina potencialmentehoja letal hacia usted, a velocidad. En cambio, el robot necesita saber cuál es el objetivo final, es decir, pasar el destornillador de forma segura a su colega humano, para repensar sus acciones.
"Otro escenario contempla un robot que pasa un vaso de agua a un residente en un hogar de ancianos. Debe asegurarse de que no se caiga el vaso, pero también que el agua no se derrame sobre el receptor durante el acto de pasar, oque el vaso se presenta de tal manera que la persona pueda agarrarlo.
"Lo que es obvio para los humanos tiene que ser programado en una máquina y esto requiere un enfoque profundamente diferente. Las métricas tradicionales utilizadas por los investigadores, durante los últimos veinte años, para evaluar la manipulación robótica, no son suficientes. En el sentido más práctico, los robots necesitan una nueva filosofía para controlar "
El profesor Rustam Stolkin, Director de NCNR, dijo: "El Centro Nacional de Robótica Nuclear es único en el trabajo en problemas prácticos con la industria, al tiempo que genera el más alto nivel de investigación académica de vanguardia, como lo demuestra este documento histórico".
La investigación se llevó a cabo en colaboración con el Centro de Excelencia para la Visión Robótica de la Universidad Tecnológica de Queensland, Australia, Scuola Superiore Sant'Anna, Italia, el Centro Aeroespacial Alemán DLR, Alemania, y la Universidad de Pisa, Italia..
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Birmingham . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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