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    Noticias del 27 de agosto de 2023
  • Solar

    Los sensores de IA alimentados con energía solar revolucionan la detección de incendios forestales y permiten una respuesta rápida
    27 de agosto de 2023 Tecnología
  • AWS de Amazon

    Revitalizar el negocio de AWS de Amazon con inteligencia artificial y un análisis profundo
    Noticias del 27 de agosto de 2023
  • Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han logrado avances significativos en las capacidades de manipulación robótica. Mediante una nueva técnica de IA llamada "suavizado", los robots ahora pueden realizar tareas utilizando todo su cuerpo, en lugar de solo las yemas de los dedos. Esta innovación tiene el potencial de revolucionar el uso de los robots en fábricas, la exploración espacial y otros campos. El desafío de la planificación de la manipulación con alto nivel de contacto. Manipular objetos con todo el cuerpo presenta un desafío monumental para los robots. Deben tener en cuenta miles de millones de posibles puntos de contacto en un objeto por cada toque con sus dedos, manos, brazos y torso. Este proceso, conocido como "planificación de la manipulación con alto nivel de contacto", es computacionalmente costoso y ha sido un cuello de botella para las aplicaciones prácticas. Los humanos gestionan estas tareas intuitivamente, pero para los robots, se vuelven abrumadoramente complejas. La solución. Para simplificar el problema, investigadores del MIT desarrollaron una nueva técnica de IA basada en el "suavizado", que condensa los numerosos eventos de contacto en un conjunto de decisiones más pequeño y manejable. Esta innovación permite que incluso algoritmos básicos diseñen eficientemente un plan de manipulación eficaz para un robot. "El suavizado promedia muchas de esas decisiones intermedias sin importancia, dejando solo unas pocas importantes", afirmó H.J. Terry Suh,dent de posgrado del MIT y coautor principal del artículo publicado en IEEE Transactions on Robotics. Aprendizaje por refuerzo vs. suavizado. Si bien el aprendizaje por refuerzo ha sido eficaz para ayudar a los robots a realizar tareas complejas, requiere una enorme capacidad computacional y tiempo. Aprende mediante un sistema de "caja negra" de prueba y error, que a menudo requiere "millones de años de simulación" para ser efectivo, según Suh. Sin embargo, el suavizado ofrece una alternativa. Al comprender cuidadosamente el modelo y el problema, los investigadores lograron aumentar la eficiencia del proceso. El suavizado permite al robot centrarse en las interacciones principales con los objetos, lo que permite una planificación de tareas más rápida y eficaz. Lograr eficiencia y un enfoque combinado. A pesar de los avances logrados mediante el suavizado, la búsqueda incluso en el número reducido de decisiones siguió siendo un desafío. Los investigadores combinaron el modelo de suavizado con un algoritmo de búsqueda, reduciendo el tiempo de cálculo a aproximadamente un minuto en una computadora portátil estándar. El equipo probó su enfoque tanto en simulaciones como en brazos robóticos reales, logrando un rendimiento comparable al aprendizaje por refuerzo, pero en una fracción del tiempo. Aplicaciones y perspectivas futuras. Las implicaciones de esta investigación son inmensas. En entornos industriales, las fábricas podrían reemplazar los grandes brazos robóticos con robots más pequeños y móviles que utilizan todo su cuerpo para tareas de manipulación, reduciendo así el consumo de energía y los costos. Además, la técnica podría resultar invaluable para los robots de exploración enviados a Marte u otros cuerpos celestes, donde la rápida adaptación a nuevos entornos es crucial. Sin embargo, los investigadores reconocen limitaciones en el manejo de tareas dinámicas, como la capacidad de un robot para arrojar un objeto a un contenedor. El equipo planea refinar aún más su enfoque para abordar estos desafíos. Suh enfatizó que, en lugar de pensar en esto como un sistema de "caja negra", si podemos aprovechar la estructura de este tipo de sistemas robóticos mediante modelos, existe la oportunidad de acelerar todo el procedimiento. El trabajo fue financiado parcialmente por Amazon, el Laboratorio Lincoln del MIT, la Fundación Nacional de Ciencias y Ocado Group. A medida que las técnicas de manipulación robótica del MIT siguen evolucionando, abren nuevas posibilidades para la robótica en diversos sectores, demostrando que una comprensión profunda del problema puede conducir a soluciones innovadoras. Con avances como estos, los robots que manipulan objetos con la misma intuición que los humanos podrían estar cerca de la realidad.

    Un avance del MIT permite a los robots utilizar cuerpos enteros para manipular objetos
    Noticias del 27 de agosto de 2023
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    Noticias del 27 de agosto de 2023
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    Noticias del 27 de agosto de 2023
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    Noticias del 27 de agosto de 2023
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