Científicos del MIT crean sistema que permite a los autómatas reconocer su entorno. Así no se tropezarán con la silla o el escritorio, o peor aún, pisen a los niños que juegan en medio de la sala.
De pronto recuerdas aquel famoso anuncio de una reconocida marca de jugos en polvo: “Jaime, el niño tiene sed”. Veías como el mayordomo servía la bebida y se la entregaba al chiquillo. Ahora imagina que, en vez de un humano es un robot con una mejorada percepción espacial para poder circular a través del entorno donde se desenvuelve.
Investigadores del MIT crearon el 3D Dynamic Scene Graphs, un modelo que permite al autómata crear un mapa tridimensional de sus alrededores. Este sistema además incluye objetos y etiquetas semánticas; es decir, para que pueda distinguir entre sillas y mesas, así como otras estructuras que se encuentran cerca de él.
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“Para tomar una decisión en el mundo, necesitas tener un modelo mental del ambiente tu próximo”, comentó Luca Carlone, profesor asistente de aero y astronáutica en el MIT. “Esto no representa un esfuerzo para los humanos, pero para los robots resulta un problema muy difícil”.
Carlone destacó que un robot enfrenta el desafío de transformar los valores en pixeles que registran a través de la cámara, en un lenguaje para entender el mundo que los rodea. Ahora con el nuevo sistema desarrollado, puede determinar la ubicación de los objetos y habitaciones, así como reconocer el movimiento de las personas que se encuentran cerca.
“Esta representación comprimida del entorno es muy útil porque ayuda al autómata a tomar decisiones rápidas y planear su ruta”, agregó Corlone. Piénsalo de esta manera, no se atravesará por donde están jugando los niños o por el lugar donde ‘Firulais’ está echado patas arriba.
Una clave del modelo 3D Dynamic Scene Graphs es Kimera, una librería de código abierto que el equipo de investigación había desarrollado. Este componente permite construir de forma simultánea un modelo geométrico en 3D del entorno. Al mismo tiempo permite codificar las similitudes entre objetos; por ejemplo, entre un asiento y un escritorio.
“Nuestro enfoque ha sido posible gracias a los avances en deep learning y décadas de investigación en localización y mapeo simultáneo”, señaló Antoni Rosino, estudiante graduado del MIT y participante del proyecto. “Con este trabajo, estamos dando un salto hacia una nueva era de la percepción robótica llamada IA-espacial”.
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La tecnología que contribuye a que un robot tenga una mejor percepción espacial podría revolucionar otras áreas a futuro. Por ejemplo, la interacción de los autómatas en la oficina o en la planta de producción, donde un accidente puede resultar costoso o detener las operaciones, todo porque “robotino” se tropezó con la computadora que controla la línea de producción.
