Un equipo de investigadores de la Universidad de Michigan ha dado un paso importante en el campo de la robótica. Han entrenado a robots humanoides para navegar de manera autónoma por senderos difíciles. Utilizando un modelo de inteligencia artificial conocido como LEGO-H, estos robots son capaces de planificar su ruta, evitar obstáculos y adaptarse a diversos terrenos. Este desarrollo podría acelerar la creación de sistemas de IA para tareas como búsqueda y rescate autónomos y monitoreo ecológico en áreas inexploradas.
Desarrollo del modelo LEGO-H
El modelo LEGO-H permite a los robots humanoides, equipados con cámaras, tomar decisiones y moverse de forma independiente. Según Stella Yu, profesora de ciencias de la computación y coautora del estudio, “nuestro modelo es el primero que otorga a un robot humanoide la capacidad de ver, decidir y moverse por su cuenta, no solo caminando, sino también saltando y ajustando su postura según las exigencias del sendero”. Este avance es crucial, ya que hasta ahora, la mayoría de los humanoides dependían de operadores humanos para guiar sus movimientos.
Tradicionalmente, los robots aprendían a navegar por superficies planas y despejadas utilizando mapas predefinidos y una guía humana constante. Sin embargo, el nuevo enfoque unifica la navegación y la locomoción en un solo marco de aprendizaje. Esto permite a los robots desarrollar sus propias estrategias de movimiento sin depender de patrones programados por humanos. Kwan-Yee Lin, investigador principal del estudio, señala que “la unificación de la planificación de la navegación y la locomoción permite que los robots adapten su comportamiento a las circunstancias sin intervención humana”.
Resultados de la simulación
En las simulaciones, los robots fueron colocados en senderos desconocidos y se les pidió que navegaran hacia un punto específico. Equipados con información visual y conciencia corporal, así como una dirección simple basada en GPS, como “el destino está a 0.3 millas al noreste”, estos robots mostraron un rendimiento comparable o incluso superior en eficiencia y seguridad en comparación con aquellos que contaban con información de navegación perfecta desde el inicio.
Los resultados indicaron que la conciencia corporal incorporada en los robots les ayudó a prevenir daños y mejorar su éxito en el sendero. Por ejemplo, aprendieron a adaptar su posición y estilo de movimiento según el terreno, inclinándose al pasar por espacios reducidos y eligiendo caminos alternativos en presencia de obstáculos. Lin destacó que “es impresionante ver cómo los robots virtuales pudieron recuperar su equilibrio después de tropezar, algo que no se había observado en humanoides anteriores. Esto emergió de manera natural a medida que los robots aprendieron a interactuar con su entorno”.
Próximos pasos en la investigación
Este estudio inicial se centró en el movimiento de las piernas, manteniendo el torso del robot fijo para evitar la complejidad adicional que implicarían los movimientos del cuerpo superior. Sin embargo, el equipo de investigación ya está trabajando en la coordinación del cuerpo completo para maximizar la estabilidad, seguridad y eficiencia en la locomoción. El objetivo es adaptar estas políticas a humanoides físicos en el mundo real, lo que podría abrir nuevas posibilidades para la robótica en entornos desafiantes.
En resumen, este avance en el entrenamiento de robots humanoides para desplazarse de forma autónoma por senderos complejos representa un hito importante en el desarrollo de la inteligencia artificial y la robótica. Las aplicaciones potenciales son variadas, abarcando áreas que requieren exploración y asistencia autónoma.
