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InfoTec

Robots que aprenden a cocinar viendo videos en YouTube

26/01/2015

Un avance tecnológico dotará a estas máquinas de la capacidad de aprender observando tareas que hacen otros. Y hace días se desarrolló un algoritmo que permite a los robots domésticos reconocer objetos rápidamente.

Ahora, hemos sabido de otro avance, en este caso realizado por investigadores del Instituto de Estudios Computacionales Avanzados de la Universidad de Maryland (UMIACS), también en EEUU, que hará posible que los robots aprendan a cocinar viendo videos en YouTube. La combinación de ambas técnicas mejorará sin duda la interacción de los humanos con estas máquinas.

Robots pensantes

Imagine tener un robot personal que le prepare el desayuno cada ma√Īana. E imagine que ese robot no necesita ninguna ayuda para averiguar c√≥mo hacer una tortilla perfecta, porque lo ha aprendido viendo videos en YouTube(R)¬Ě, se explica en la p√°gina web de la Universidad de Maryland.

Luego se especifica: más concretamente, lo que los robots serán capaces de aprender, a partir del visionado de imágenes y gracias a la nueva tecnología, serán los intrincados movimientos de manipulación requeridos para cocinar.

Todo gracias a que estarán dotados de "pensamiento". Este les permitirá determinar la mejor combinación de acciones para realizar eficientemente una tarea dada.

Máquinas que se ocupen de las tareas cotidianas

Para conseguir esto, los especialistas combinaron m√ɬ©todos de tres √ɬ°reas distintas de investigaci√ɬ≥n: la inteligencia artificial (o dise√ɬĪo de ordenadores que puedan tomar sus propias decisiones); la visi√ɬ≥n computacional (de esto iba el estudio del MIT antes mencionado: ingenier√ɬ≠a de sistemas que puedan identificar de manera exacta formas y movimientos); y el procesamiento del lenguaje natural (o desarrollo de sistemas artificiales que comprendan √ɬ≥rdenes habladas).

Asimismo, se basaron en una arquitectura de software especializada y conocida como redes neurales de aprendizaje profundo, que intenta imitar la actividad de las distintas capas de neuronas en la corteza cerebral para reconocer patrones en representaciones digitales de sonidos, imágenes y otros datos.

Versiones similares de redes neuronales son hoy por hoy responsables, por ejemplo, de las capacidades de reconocimiento de voz de los smartphones o de los programas informáticos de reconocimiento facial.

El objetivo final de todo este esfuerzo tecnol√ɬ≥gico es generar robots que interact√ɬļen con los humanos de manera √Ę‚ā¨Ňďnatural√Ę‚ā¨¬Ě. Los cient√ɬ≠ficos de la Universidad de Maryland sue√ɬĪan ya con un futuro en el que estas m√ɬ°quinas se ocupen de las tareas cotidianas y dejen libres a los humanos para tareas m√ɬ°s estimulantes.

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