Los robots domésticos están cada vez más presentes en nuestras vidas, desde tareas simples como limpiar hasta acciones más complejas como servir comida.
Aunque son buenos imitadores de movimientos humanos, los robots carecen de sentido común para enfrentar situaciones inesperadas durante estas tareas.
Conectando movimientos de robots con sentido común
Ingenieros del MIT están abordando este desafío al combinar los datos de movimiento de los robots con el “conocimiento de sentido común” de modelos de lenguaje.
Este enfoque permite a los robots analizar tareas domésticas y ajustarse ante interrupciones sin necesidad de reprogramación explícita.
Autocorrección robótica
El método desarrollado por el MIT permite que los robots desglosen las tareas en subtareas lógicas y se autocorrijan en caso de desviaciones.
Por ejemplo, en una tarea de verter canicas de un tazón a otro, el robot puede recuperarse de empujones o errores sin detenerse por completo.
Aplicación del enfoque
El equipo de investigadores probó su enfoque con un brazo robótico entrenado para recoger y verter canicas.
Utilizando modelos de lenguaje preentrenados, el robot fue capaz de seguir las subtareas definidas y ajustarse automáticamente ante interrupciones.
Resultados
El método elimina la necesidad de reprogramación constante ante fallos, lo que facilita la adaptación de los robots a entornos domésticos dinámicos.
Hacia la robótica doméstica inteligente
El enfoque del MIT da un paso en el desarrollo de robots domésticos con capacidad de autocorrección y adaptación.
Con este método, los robots pueden desempeñar un papel más útil y confiable en nuestras vidas diarias.
Con información del MIT.
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