Una mano robótica altamente diestra puede operar en la oscuridad

Universidad de Columbia, Nueva York, Nueva York

Investigadores de Columbia Engineering han demostrado una mano robótica muy diestra, que combina un sentido avanzado del tacto con algoritmos de aprendizaje motor para lograr un alto nivel de destreza.

Para demostrar su habilidad, el equipo eligió una tarea de manipulación difícil: ejecutar una rotación arbitrariamente grande de un objeto agarrado de forma desigual en la mano mientras siempre mantenía el objeto en una posición estable y segura. La mano no sólo fue capaz de realizar esta tarea, sino que también lo hizo sin ningún tipo de retroalimentación visual, basándose únicamente en la sensación táctil. Además, la mano funcionó sin cámaras externas, por lo que es inmune a la iluminación, la oclusión o problemas similares.

"Si bien nuestra demostración fue una tarea de prueba de concepto, destinada a ilustrar las capacidades de la mano, creemos que este nivel de destreza abrirá aplicaciones completamente nuevas para la manipulación robótica en el mundo real", dijo el profesor asociado Matei Ciocarlie. . "Algunos de los usos más inmediatos podrían ser la logística y el manejo de materiales, ayudando a aliviar problemas de la cadena de suministro como los que han plagado nuestra economía en los últimos años, y en la fabricación avanzada y el ensamblaje en fábricas".

Los investigadores diseñaron y construyeron una mano robótica con cinco dedos y 15 articulaciones accionadas de forma independiente; cada dedo estaba equipado con la tecnología de detección táctil del equipo. El siguiente paso fue probar la capacidad de la mano táctil para realizar tareas de manipulación complejas. Para ello, utilizaron un método llamado aprendizaje por refuerzo profundo, aumentado con nuevos algoritmos que desarrollaron para la exploración eficaz de posibles estrategias motoras.

La entrada a los algoritmos de aprendizaje motor consistió exclusivamente en datos táctiles y propioceptivos del equipo, sin ninguna visión. Utilizando la simulación como campo de entrenamiento, el robot completó aproximadamente un año de práctica en sólo unas horas, gracias a modernos simuladores de física y procesadores altamente paralelos. A continuación, los investigadores transfirieron esta habilidad de manipulación entrenada en simulación a la mano del robot real, que fue capaz de alcanzar el nivel de destreza previsto.

“El objetivo direccional para el campo sigue siendo la robótica de asistencia en el hogar, el campo de pruebas definitivo para la destreza real. En este estudio, hemos demostrado que las manos de los robots también pueden ser muy hábiles basándose únicamente en la detección táctil. Una vez que también agreguemos retroalimentación visual a la mezcla junto con el tacto, esperamos poder lograr aún más destreza y algún día comenzar a acercarnos a la replicación de la mano humana”, dijo Ciocarlie.

Ciocarlie observó que un robot físico que sea útil en el mundo real necesita tanto inteligencia semántica abstracta como inteligencia encarnada. Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-4 de OpenAI o PALM de Google, tienen como objetivo proporcionar lo primero, mientras que la destreza en la manipulación lograda en este estudio representa avances complementarios en lo segundo.

Para obtener más información, comuníquese con Holly Evarts en Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita activar JavaScript para verlo.; 212-854-3206.

Este artículo apareció por primera vez en la edición de agosto de 2023 de la revista Tech Briefs.

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