Un equipo de investigadores, liderado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), EE.UU., ha desarrollado un nuevo método que permitiría al perro robot aprender a buscar objetos en función de la tarea que se les asigne mediante instrucciones de voz, comunicó Live Science.
Su nuevo método, llamado Clio, usa una combinación de inteligencia artificial (IA) y la visión por computadora, que ayuda a robots cuadrúpedos a concentrarse en los objetos, según un estudio publicado en la revista IEEE Robotics and Automation Letters.
El Clio aprovecha la teoría del 'cuello de botella en la informática', según la cual, la información se comprime de tal manera que una red neuronal, una colección de algoritmos de aprendizaje automático para imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información, solo selecciona y almacena segmentos relevantes.
Siguiendo el método Clio, un robot recibe una lista de tareas y, en función de esas tareas, determina solo las partes de su entorno inmediato que sean relevantes para sus tareas, ignorando todo lo demás.
"Por ejemplo, supongamos que existe una pila de libros en la escena y mi tarea es simplemente conseguir el libro verde. En ese caso, empujamos toda esta información sobre la escena a través de este 'cuello de botella' y terminamos con un grupo de segmentos que representan el libro verde", explicó el primer autor del estudio, Dominic Maggio.
Para demostrar a Clio en acción, los investigadores utilizaron un robot cuadrúpedo Spot de Boston Dynamics. Operando en tiempo real, el Clio generó a Spot un mapa virtual que le permitió al robot dividir una escena en muchos segmentos pequeños. Luego, una red neuronal seleccionó segmentos que son semánticamente similares, es decir, que cumplen la misma función o forman objetos parecidos.
Los investigadores aseguran que Clio será útil para inspeccionar y comprender rápidamente su entorno en el contexto de su tarea asignada.
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