Este robot podría ganarte sin problemas al jugar Jenga

Por: Agencia

Un robot ha sido diseñado para jugar Jenga y demostrar algo difícil en sistemas anteriores: un rápido aprendizaje de máquina no solo con señales visuales, sino también táctiles y físicas.

Desarrollado por ingenieros del MIT, el robot juega suavemente en una torre de bloques, buscando el mejor para extraer sin derribarla, en una partida solitaria y pausada, pero sorprendentemente ágil.

El robot está equipado con una pinza, un brazalete con sensor de fuerza y una cámara externa, todo lo cual usa para ver y sentir la torre y sus bloques individuales.

A medida que el robot empuja cuidadosamente un bloque, una computadora toma retroalimentación visual y táctil de su cámara y brazalete, y compara estas medidas con los movimientos que había realizado anteriormente. También considera los resultados de esos movimientos, específicamente si un bloque en una configuración determinada y empujado con una cierta cantidad de fuerza se extrae con éxito o no. En tiempo real, el robot aprende si debe seguir empujando o cambiar y elegir un nuevo bloque para evitar perder.

Los detalles del robot Jenga se publican en la revista Science Robotics. Alberto Rodríguez, profesor asistente de desarrollo profesional de Walter Henry Gale en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT, dice que el robot demuestra algo que ha sido difícil de lograr en sistemas anteriores: la capacidad de aprender rápidamente la mejor manera de realizar una tarea, no solo a partir de señales visuales, como se estudia comúnmente en la actualidad, pero también de interacciones físicas y táctiles.

A diferencia de las tareas o juegos más puramente cognitivos, como el ajedrez o el Go, el juego de Jenga también requiere el dominio de habilidades físicas como sondear, empujar, mover, colocar y alinear piezas. Requiere percepción y manipulación interactiva. Esto es muy difícil de simular, por lo que el robot tiene que aprender en el mundo real, interactuando con la torre Jenga real. El desafío clave es aprender de un número relativamente pequeño de experimentos explotando el sentido común sobre los objetos y la física".

Él dice que el sistema de aprendizaje táctil que los investigadores han desarrollado se puede usar en aplicaciones más allá del Jenga, especialmente en tareas que requieren una interacción física cuidadosa, que incluye la separación de objetos reciclables de la basura y el ensamblaje de productos de consumo.

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