Un robot entrenado mediante aprendizaje automático consiguió pelar un plátano sin aplastarlo, lo que constituye un hito debido a los inconvenientes que tienen estos prototipos para manipular fruta.
Investigadores de la Universidad de Tokio desarrollaron un sistema de aprendizaje automático que impulsa un robot con dos brazos y manos que es capaz de tomar objetos entre dos “dedos”.
Para este aprendizaje, un humano peló cientos de plátanos, lo que dio como resultado 811 minutos de datos de demostración que sirvieron para entrenar al robot. El prototipo dividió el proceso de entrenamiento en varias etapas, para tomarlo, agarrar la punta, pelarlo y remover la cáscara.
Las pruebas mostraron que el robot pudo pelar la fruta sin dañarla en 57 por ciento de las pruebas realizadas, en un tiempo que no superó los tres minutos.
“Lo realmente interesante en este caso es que el proceso que utiliza un humano se ha trasladado al entrenamiento del sistema robótico mediante el aprendizaje por imitación profunda”, explica Jonathan Aitken, investigador de la Universidad de Sheffield.
Por su parte, los científicos a cargo del experimento aseguraron que su método es eficiente en cuanto a datos porque utiliza 13 horas de información de entrenamiento en vez de cientos o miles de horas. “Sigue necesitando muchas GPU [unidades de procesamiento gráfico] caras, pero al emplear nuestra estructura, podemos reducir la gran cantidad de cálculos necesarios”.
Los científicos ahora quieren ver cómo se comporta el robot con la fruta más deforme. La idea también es que a futuro este prototipo pueda realizar tareas que requieran una motricidad fina.
