Los ingenieros del MIT enseñan sentido común a los robots domésticos

En un mundo donde la tecnología avanza rápidamente, los ingenieros del MIT están dando un paso significativo para hacer que los robots domésticos sean más inteligentes y adaptables.

Imagine un robot que no sólo imite las acciones humanas sino que también comprenda y reaccione ante situaciones inesperadas, tal como lo hacemos nosotros.

Este desarrollo podría significar robots que sean más útiles en la casa, desde limpiar un desorden hasta ayudar con las tareas diarias.

Por lo general, los robots aprenden tareas copiando exactamente lo que hace un humano.

Este método, conocido como aprendizaje por imitación, implica que un humano le muestre a un robot cómo hacer algo, como mover una cuchara de un tazón a otro, y que el robot repita estas acciones.

Sin embargo, este enfoque tiene una limitación importante: si sucede algo inesperado, como si el robot vacía y deja caer la cuchara, no sabe qué hacer a continuación excepto empezar de nuevo desde el principio.

Esto se debe a que solo le enseñaron a seguir un patrón establecido de movimientos sin comprender el contexto de la tarea ni cómo adaptarse a los cambios.

Los ingenieros del MIT están trabajando para darle a los robots una especie de «sentido común» para manejar estos cambios inesperados sin reiniciar sus tareas o necesitar un humano para solucionar el problema.

Yanwei Wang, estudiante de posgrado del MIT, y su equipo están combinando las acciones físicas de los robots con las capacidades de resolución de problemas de grandes modelos lingüísticos (LLM).

Los LLM son potentes programas informáticos que comprenden y utilizan el lenguaje de una manera que imita el pensamiento humano.

El nuevo enfoque de equipo divide las tareas en pasos o subtareas más pequeños.

Por ejemplo, para mover canicas de un cuenco a otro, un robot primero tendría que alcanzar el cuenco, luego recoger las canicas, moverlas al siguiente cuenco y finalmente verterlas.

Este diseño facilita que el robot comprenda y complete la tarea pieza por pieza.

Si el robot se desvía o comete un error durante una de estas subtareas, ahora puede identificar el error y corregirlo por sí solo, avanzando sin tener que empezar de nuevo.

Esta autocorrección es posible combinando lo que el robot hace físicamente con lo que entiende sobre la tarea a través del lenguaje, mediante LLM.

Los investigadores desarrollaron un algoritmo que ayuda al robot a relacionar sus acciones con el paso correcto de la tarea, incluso si algo sale mal.

Este proceso, llamado «conexión a tierra», ayuda al robot a saber dónde se encuentra en la tarea y qué debe hacer a continuación, basándose tanto en su estado físico como en la descripción del lenguaje de la tarea.

En las pruebas, el equipo del MIT demostró que su robot podía completar con éxito la tarea de ensamblar canicas, incluso cuando se enfrentaba a interrupciones como dar la vuelta o dejar caer canicas. El robot puede ajustar sus acciones y continuar sin necesidad de empezar de cero.

Este avance no se trata sólo de mejorar los robots en tareas específicas; se trata de hacerlos más flexibles y capaces de adaptarse a la naturaleza impredecible de los entornos del mundo real.

Al brindarles a los robots una forma de comprender y realizar sus tareas de manera más parecida a los humanos, el equipo del MIT está allanando el camino para robots que pueden ser realmente útiles en nuestra vida diaria, haciendo las tareas más fáciles y liberándonos para concentrarnos en cosas más importantes. .

Fuente: MIT.