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    Dactyl, la promesa de la robótica ahora resuelve el cubo mágico con una sola mano

    Otros autómatas también son hábiles con el Rubik, pero el sistema creado en OpenAI se destaca por trabajar con una única extremidad y aprender en forma autónoma. ¿Esta destreza servirá para otras aplicaciones en el mundo real?

    16 de octubre 2019, 11:49hs
    El robot aprende en el mundo virtual y aplica sus conocimientos en entornos reales; ¿se replicará este modelo para que los robots sean cada día más habilidosos? (Foto: OpenAI).
    El robot aprende en el mundo virtual y aplica sus conocimientos en entornos reales; ¿se replicará este modelo para que los robots sean cada día más habilidosos? (Foto: OpenAI).
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    OpenAI, una organización con sede en San Francisco que se especializa en inteligencia artificial, divulgó esta semana los avances de su criatura Dactyl, un robot que resuelve con gran habilidad del cubo mágico. Hace aproximadamente un año habíamos conocido su destreza, pero ahora ha evolucionado. Si Dactyl ya sorprendía con su sistema de aprendizaje por refuerzo, ahora lo hace al resolver el Rubik con una única extremidad.

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    Pero sus encantos no se agotan en ese entretenimiento geométrico y colorido. De acuerdo a los investigadores involucrados, la forma de aprender y actuar de este ingenio podría determinar un cambio fundamental para los robots de uso general, por ejemplo para que sean eficientes asistentes en nuestras casas.

    Aprendizajes virtuales para habilidades reales

    Tal como señalan en Technology Review, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son usualmente útiles en entornos virtuales, por ejemplo en videojuegos. La complejidad crece cuando se trata de entrenar máquinas para tareas físicas, tal como ocurre con el robot y su cubo. Por eso los expertos apelan a simulaciones; es decir, realizan un entrenamiento virtual para más tarde replicar los conocimientos adquiridos en un robot tangible.

    Video Placeholder

    Más allá del juego que propone un cubo Rubik, el hito de OpenAI y su robot Dactyl reside en haber conseguido que la preparación simulada replique las condiciones del mundo real, con las leyes físicas, los diferentes comportamientos de los materiales, e incluso las circunstancias inesperadas.

    “Hicieron todo tipo de locuras (…) Al tratar de construir una estrategia que funcionara de manera confiable en todas esos locos cambios de la simulación, el algoritmo realmente terminó funcionando en el robot real”, señaló al respecto Leslie Kaelbling, experta en robótica y profesora del Instituto Tecnológico de Massachusetts.

    We've trained an AI system to solve the Rubik's Cube with a human-like robot hand.

    This is an unprecedented level of dexterity for a robot, and is hard even for humans to do.

    The system trains in an imperfect simulation and quickly adapts to reality: https://t.co/O04izt3KvO pic.twitter.com/8lGhU2pPck

    — OpenAI (@OpenAI) October 15, 2019

    Al exigir a su sistema, los investigadores descubrieron que Dactyl logró resolver con éxito el cubo mágico en condiciones en las que no había sido entrenado anteriormente. Por caso, lo hizo con un guante de goma, incluso con dos dedos unidos, o mientras un muñeco de goma lo estorbaba. En todos los casos, mantuvo el Rubik en su mano metálica y resolvió el juego.

    La lógica “entrenamiento virtual para usos reales” no sólo aplica al modelo de aprendizaje de Dactyl. De acuerdo a Marcin Andrychiwicz, de OpenAI, este tipo de avances servirá para crear robots de uso general que podrán adaptarse a diferentes entornos, por ejemplo los hogares. “Creo que este enfoque ayudará a la adopción generalizada de la robótica”, dijo.

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    Otros especialistas citados por la fuente apuntan a que las habilidades de Dactyl son en verdad demasiado específicas como para pensar en la total apertura de los robots. “Veo esto como un sistema muy específico, destinado a una aplicación en particular”, comentó Dmitry Berenson, de la Universidad de Michigan, especializado en manipulación robótica.

    Según el experto, las variaciones en el mundo real son incalculables, imposibles de reunir en las simulaciones.

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