Toyota Research Institute (TRI) entrena a robots para ayudar a la gente en sus hogares

-Ante el reto que suponen los entornos domésticos, cambiantes y siempre uno distinto de otro, el aprendizaje y las pruebas de los robots se realizan en hogares reales, para alcanzar unos niveles adecuados en su capacidad de asistencia y su fiabilidad.

El robot puede realizar completamente tareas complejas el mismo nivel que los humanos alrededor del 85% del tiempo.

La población del planeta envejece a gran velocidad, especialmente en los países más desarrollados, lo que conlleva implicaciones sociales, económicas… Toyota cree que los avances en robótica serán esenciales para que las personas puedan desenvolverse en casa durante más tiempo y con mayor calidad de vida. Por eso, el Toyota Research Institute (TRI) se está centrando en desarrollar y probar las innovaciones tecnológicas necesarias para que los robots asistentes domésticos sean una realidad.

Toyota considera que la movilidad del futuro no se reduce a que la gente se desplace con nuevas formas y vehículos. La tecnología que se está desarrollando también podría aplicarse al desplazamiento de personas y objetos dentro del hogar. El objetivo es ayudar a hacer realidad una sociedad en la que todo el mundo pueda maximizar el tiempo de que dispone y vivir una vida activa y mejor.

Para los robots, operar en entornos domésticos y navegar por ellos supone todo un reto. Cada hogar es único, con una combinación distinta de objetos, en configuraciones diferentes que cambian con el tiempo. Por ello, el aprendizaje y las pruebas del robot desarrollado por TRI tienen lugar en hogares reales, para alcanzar unos niveles adecuados en sus capacidades de asistencia y fiabilidad.

Para hacer frente a la diversidad existente en un entorno doméstico, se enseña al robot a llevar a cabo tareas con objetos diversos, en lugar de programarlo para desarrollar tareas predefinidas con objetos concretos. De este modo, el robot aprende a vincular lo que ve con las acciones que se le enseñan. Así, cuando vuelve a ver un objeto o un escenario concreto, incluso si la escena cambia ligeramente, sabe qué acciones puede realizar con respecto a lo que ve.

En estos momentos, el robot puede llevar a cabo correctamente tareas complejas de nivel humano alrededor del 85% del tiempo, probando automáticamente a realizar de nuevo la tarea correspondiente si detecta que se ha equivocado en una conducta concreta.

Este planteamiento podría extenderse fácilmente más allá de los hogares, y aplicarse a otros entornos. Por ejemplo, una persona podría enseñar en poco tiempo a un brazo robótico industrial ubicado en una fábrica a realizar tareas de producción repetitivas, o a un robot logístico a ajustar rápidamente tareas de recogida, traslado y embalaje.

Una limitación importante de ese planteamiento es que, actualmente, las tareas enseñadas no se pueden generalizar a otros robots ni a situaciones distintas. No obstante, TRI cree que poder enseñar tareas a un robot es un primer paso muy prometedor para llegar a alcanzar la visión más amplia de ‘aprendizaje de flotas’. Significa que un robot aprenda a realizar una tarea, ya sea enseñado por una persona o en una simulación, y luego comparta ese conocimiento con todos los demás robots, para que puedan realizar a su vez la tarea en nuevas situaciones. El resultado es un incremento exponencial de las capacidades robóticas.

Toyota tiene previsto prestar tres tipos de servicios de movilidad por medio de sus robots: el ‘movimiento físico’, cuando tanto humanos como objetos se desplazan por un espacio concreto, el ‘movimiento virtual’ cuando el cuerpo de un operador, o una parte del mismo, se mueve virtualmente por un espacio remoto mediante avatares y el ‘movimiento emocional’, por el que los dos modos de movilidad anteriores ofrecen a las personas nuevos encuentros y experiencias y les inspiran emocionalmente. Para cada una de esas tres formas de movilidad, Toyota cuenta con un equipo dedicado al desarrollo de robots.

Esta entrada fue modificada por última vez en 21/04/2020 11:16 am

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