Robot creado para asistencia, sorprende como futbolista

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DribbleBot es parte de una serie de robots desarrollados con el objetivo de completar tareas que normalmente son realizadas por humanos. En este caso, el enfoque está en la práctica de deportes, como el fútbol, y en la capacidad de transitar por terrenos difíciles con obstáculos.

Así es, DribbleBot ha sido diseñado para aprender a adaptar sus movimientos a circunstancias imprevistas en terrenos adversos. Utilizando sensores e inteligencia artificial, el robot ha sido "enseñado" para seguir los movimientos de un objeto, como una pelota de fútbol, y reaccionar en consecuencia.

Esto implica ir hacia la pelota, patearla e incluso gambetear, imitando movimientos similares a los de un jugador de fútbol humano. Además, el robot tiene la capacidad de levantarse por sí mismo después de una caída y recuperar la pelota después de una disputa. Este enfoque de aprendizaje y adaptabilidad es un avance significativo en el desarrollo de robots capaces de realizar tareas complejas en entornos variables y dinámicos, como los deportes y otros escenarios del mundo real.

Pulkit Agrawal, investigador principal del CSAIL aseguró que su robot podría ayudar a las personas en eventos de emergencia o catástrofes: “En un escenario de desastre, una inundación o un terremoto, los androides podrían asistir a los humanos en el proceso de búsqueda y rescate. Necesitamos las máquinas para recorrer terrenos que no son planos, y los robots con ruedas no pueden atravesar esos paisajes”.

Agrawal detalló que el funcionamiento de DribbleBot se respalda en el aprendizaje inteligente de su computadora: “El usuario carga los parámetros físicos del entorno y a partir de ahí se corre una simulación. El robot simula unos 4000 escenarios posibles y con esos datos, acciona. Cuando hace bien una acción, como en este caso, recuperar la pelota o esquivar a otro jugador con una gambeta, recibe una recompensa”. De la misma forma, cuando se equivoca recibe un refuerzo negativo. De esta forma, con el tiempo, el autómata va “aprendiendo” a manejar la pelota, cada vez más rápido.

Finalmente, gracias a un controlador de recuperación instalado en su sistema, el robot tiene la capacidad de regresar a levantarse tras una caída y seguir persiguiendo el balón. Este novedoso desarrollo le ayuda a manejar interrupciones y e imprevistos que no estén cargados en la simulación inicial.

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Si bien aún queda mucho camino por transitar para que estos robots sean tan ágiles como los humanos, Agrawal se mostró confiado y orgulloso de lo conseguido por su robot: “Nuestro objetivo es proporcionar autonomía en terrenos difíciles y complejos que actualmente están fuera del alcance de los sistemas robóticos”.

Y concluyó: “Al ejecutar una red neuronal ligera y entrenarla para procesar datos de sensores ruidosos observados por el robot en movimiento, logramos una enorme diferencia con la mayoría de los robots actuales: Normalmente, un brazo robótico se monta en una base fija y se sienta en un banco de trabajo con una computadora gigante conectada. En DribbleBot, todas las habilidades sensoriomotoras se sintetizan en tiempo real en un sistema de bajo coste que utiliza recursos informáticos integrados, que le permiten exhibir una agilidad y coordinación notables”.