Desde el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT han creado un sistema que permite dar a los robots una mayor comprensión de los objetos aleatorios que tienen en frente.

El objetivo es permitir mayor improvisación en las máquinas, robots que sepan almacenar cajas sin tener que haberlas estudiado antes, o ayudar con la limpieza en casas, por ejemplo.

Quieren que los robots aprendan por sí mismos a comprender su entorno, que puedan aprender e improvisar, sin necesidad de que los objetos tengan que estar en posiciones y ubicaciones establecidas.

Con la tecnología presentada en el vídeo que veis arriba, un brazo robótico podría ayudar a coger una taza, sin explicarle antes nada sobre tazas, ya que aprendería más sobre los objetos a lo largo del tiempo.

Para entrenar el brazo robótico, los investigadores colocan grupos de objetos similares, como zapatos, sombreros y tazas, frente a él. El brazo robótico movió los productos, examinando sus características y aprendiendo lo que tenían en común. Después de analizar diferentes zapatos, aprendió dónde deberían estar los cordones.

La prueba se realizó principalmente en zapatos de hombres, provenientes de empleados del laboratorio de CSAIL, pero si se ponen zapatos de tacones de aguja frente al robot, se cree que podría desarrollar una buena representación visual de los tacones altos.

La investigación se basa en los avances anteriores en la visión de las computadoras, el aprendizaje profundo y la robótica, pero sabremos más durante la Conferencia sobre aprendizaje de robots en Suiza en octubre.