El desarrollo de los robots atraviesa una etapa clave, sobre todo en términos de la capacidad de aprendizaje.
Caminar es una de las tareas más fundamentales, básicas y a la vez complicadas con las que muchos modelos se enfrentan. No se trata solo de mover una pierna tras otra.
Un nuevo trabajo realizado por Google podría suponer un notable avance en este aspecto. Los desarrolladores de esta compañía han logrado modificar algunos algoritmos de aprendizaje para que un robot de cuatro patas aprendiera a caminar hacia adelante y hacia atrás, así como darse vuelta a si mismo, en unas pocas horas.
Una de las claves del éxito fue la decisión de saltear la etapa de entrenamiento que generalmente se realiza en un entorno virtual para evitar daños a los robots. Esto permitió que la unidad se enfrentara rápidamente a condiciones más complejas, como un terreno desigual.
Moonwalking
El robot siguió necesitando de la ayuda de los seres humanos en varias ocasiones. Para paliar esta situación se redujo el territorio de prueba y se estableció que aprendiera varias maniobras al mismo tiempo.
Cuando el robot alcanzaba el límite de su territorio caminando hacia adelante, reconocía su posición y realizaba el mismo trayecto hacia atrás.
Esta simple solución le ha permitido a la unidad aprender a caminar en diversas superficies utilizando un sistema de ensayo y error.
Pasos faltantes
El único inconveniente es que el modelo utilizado emplea un sistema de captura de movimiento que es el que le permite identificar su ubicación. Esta no es una opción viable para unidades comerciales. Sin embargo, el método empleado sirve para crear un corpus de conocimiento que sin dudas tendrá un impacto muy positivo en el campo.
Los desarrolladores planean implementar esta misma técnica en diferentes modelos.
