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Mira a este pequeño robot convertido para hacer el trabajo: TechCrunch

Los robots solo quieren hacer cosas, pero es frustrante cuando sus cuerpos rígidos simplemente no les permiten hacerlo. Solución: ¡cuerpos que se pueden reconfigurar sobre la marcha! Claro, probablemente sean malas noticias para la humanidad a largo plazo, pero mientras tanto se ve fascinante.

Un equipo de estudiantes graduados de la Universidad de Cornell y la Universidad de Pensilvania enfocaron esta idea y produjeron la modularidad,

Piensa en cómo navegas por el mundo: si necesitas caminar en algún lugar parte, comience su función de "caminar". Pero si necesita arrastrarse a un espacio más pequeño, debe cambiar las funciones y las formas. Del mismo modo, si necesita tomar algo de una mesa, simplemente puede usar su función de "agarre", pero si necesita alcanzar o superar un obstáculo, debe cambiar la forma de su brazo y cómo se mueve. Por supuesto, tiene una "biblioteca" casi ilimitada de estas funciones que puede cambiar a voluntad.

Este no es el caso de los robots, que están mucho más rígidamente diseñados tanto en hardware como en software. Sin embargo, esta investigación apunta a crear una biblioteca similar, aunque considerablemente más pequeña, de acciones y configuraciones que un robot pueda usar sobre la marcha para lograr sus objetivos.

En su artículo publicado hoy en Science Robotics, el equipo documenta los conceptos básicos que han emprendido, y aunque todavía es extremadamente limitado, sugiere cómo se logrará este tipo de versatilidad en el futuro.

El propio robot, llamado SMORES-EP, podría describirse mejor como una colección de robots: cubos pequeños (es un factor de forma popular) equipados con ruedas e imanes que pueden conectarse entre sí y cooperar cuando uno o todos no funcionarán. El cerebro de la operación se encuentra en una unidad central equipada con una cámara y un sensor de profundidad que utiliza para explorar el entorno circundante y decidir qué hacer.

Si suena un poco familiar, es porque el mismo equipo ha mostrado un aspecto diferente de este sistema a principios de este año, es decir, la capacidad de identificar espacios que no puede Navega y distribuye los elementos para remediar esto. El documento actual se centra en el sistema subyacente que utiliza el robot para percibir su entorno e interactuar con él.

Pongámoslo en términos más concretos. Supongamos que un robot como este tiene el objetivo de recolectar zapatos de casa y guardarlos en el armario. Pone a su apartamento de forma agradable pero finalmente identifica un zapato de tiro que está debajo de su cama. Sabe que es demasiado grande para estar allí porque puede sentir el tamaño y entiende su forma y tamaño. Pero también sabe que tiene funciones para acceder a áreas cerradas y puede decir que al organizar sus partes de manera tal que pueda alcanzar el zapato y traerlo de vuelta.

La flexibilidad de este enfoque y la capacidad de tomar estas decisiones de forma autónoma es donde el documento identifica el progreso. Esta no es una función estrecha "zapato debajo de la cama", es una herramienta general para acceder a áreas donde el robot no puede adaptarse, ya sea presionar un botón empotrado, levantar una taza que está en un lado o alcanzar Entre los condimentos para agarrar uno en la espalda.

Una visualización de cómo el robot percibe su entorno.

Como con cualquier cosa en robótica, es más difícil de lo que parece y ni siquiera parece fácil. El "cerebro" debe ser capaz de reconocer objetos, medir distancias con precisión y, básicamente, comprender las relaciones físicas entre objetos. En la situación de agarrar el zapato de arriba, ¿qué impide que un robot intente levantar la cama y dejarla en posición flotando sobre el suelo mientras conduce por debajo? Las inteligencias artificiales no tienen una comprensión intrínseca de ningún concepto básico, por lo que muchos deben codificarse o deben crearse algoritmos que tomen la decisión correcta de manera confiable.

No te preocupes, los robots no están recogiendo los zapatos por completo o "Recoge a los humanos restantes". Las pruebas a las que el equipo sometió a su pequeño robot eran más como "sortear estas cajas de cartón y mover cualquier objeto con etiqueta rosa al área designada". Incluso este tipo de tarea cuidadosamente delineada es notablemente difícil, pero el robot lo hizo bien, aunque de forma bastante lenta, como suelen ser los robots basados ​​en laboratorio.

Los autores del trabajo han terminado su trabajo para graduados y se han mudado a cosas nuevas (aunque ciertamente relacionadas). Tarik Tosun, uno de los autores con los que hablé para este artículo, explicó que ahora está trabajando para avanzar en el lado teórico de las cosas en lugar de, por decirlo así, construir módulos cúbicos con un par mejor. Con este fin, ayudó al autor VSPARC, un entorno de simulación para robots modulares. Aunque es tangible al tema disponible de inmediato, la importancia de este aspecto de la investigación en robótica no se puede sobreestimar.

Aquí puede encontrar una versión pre-publicada del documento en caso de que no tenga acceso a Science Robotics.

Sobre Willian Delgado

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