Robot humanoide tal vez Poder correr, bailary a veces patear a la gentepero conviértete realmente Los humanos, necesitan aprender a realizar todo tipo de trabajo manual en el lugar de trabajo.
Flexion Robotics, una startup suiza fundada por antiguos investigadores de robótica de Nvidia, cree tener la solución. Las empresas han desarrollado formas de entrenar robots para que realicen tareas complejas que implican habilidades simples como abrir puertas, subir escaleras y transportar cajas. La clave es enseñarle al robot habilidades individuales en una simulación y luego hacer que un algoritmo maestro de IA determine cómo usarlas.
La mayoría de los vídeos de demostración presentan humanoides que han sido entrenados para realizar tareas específicas, como doblar ropa o cargar estantes. Normalmente, esto se hace mediante teleoperación: una persona detrás de escena controla los movimientos del robot. Sin embargo, este enfoque no es confiable si el robot se coloca en un entorno desconocido. Flexion dice que su sistema es diferente (y más eficiente) porque entrena a sus robots en simulaciones y con instrucción humana limitada.
El siguiente vídeo muestra el software en acción: El robot humanoide Unitree modificado funciona de forma autónoma después de recibir el siguiente comando: “Un paquete que contiene bocadillos ha sido entregado a Flexion. Recójalo usando las escaleras y suba usando el ascensor. Luego abra el paquete y coloque los artículos en un cajón vacío en un estante en el área de bocadillos”.
Cortesía de Flexi
El enfoque de Flexion funciona combinando diferentes sistemas de IA.
El modelo principal de IA descubre cómo hacer su trabajo asimilando vídeos de humanos haciendo cosas. Luego, el software combina las habilidades aprendidas (adquiridas en la simulación) con videos y realiza esas tareas en el mundo real. Para llegar a la sala de correo de una oficina, por ejemplo, el modelo puede haber aprendido que necesita abrir una determinada puerta y utilizar el ascensor. El sistema también controla los motores del robot, permitiéndole caminar, mover sus extremidades y mantener el equilibrio.
Según Nikita Rudin, cofundadora y directora ejecutiva de Flexion y ex científica investigadora en robótica de Nvidia, el “ingrediente secreto” del software es su uso extensivo del aprendizaje por refuerzo, que entrena a las computadoras para dominar tareas mediante prueba y error. Cada capa de software, desde el modelo maestro de IA hasta la simulación y el control del motor, utiliza este enfoque.
Cortesía de Flexi
