Cassie, el robot que aprendió a andar solo, amenaza a Boston Dynamics
Resulta novedosa la observación de los
avances de la robótica, pero es importante recalcar las estrategias que tienen
las maquinas en cuanto a su funcionamiento. Sin embargo, Cassie, el robot
bípedo (capacidad de para andar sobre las dos extremidades inferiores) logro
recuperarse sin ayuda de ciertas estrategias, gracias al aprendizaje reforzado.
El aprendizaje reforzado hace referencia a
la técnica de entrenamiento que enseña comportamiento complejo a los modelos de
inteligencia artificial (IA) mediante prueba y error, lo que define el alcance
de Cassie. Cabe resaltar, que aquel avance tiene sus limitaciones, puesto que
resulta complicado, dirigir los pasos de los entornos simulados a los del mundo
real, como lo es la fricción entre las piernas del robot y el suelo, provocando
que el robot se caiga debido al peso y ciertos movimientos descontrolados que
esté presente. Se pudo evidenciar que, durante las pruebas, Cassie también dañó
dos motores en su pierna derecha, pero pudo ajustar sus movimientos para
compensar el problema. Esto quiere decir que, no es un trabajo sencillo y
confiable, ya que estos robots humanoides aún tienen que seguir avanzado dentro
de las técnicas de funcionamiento para así, mostrar eficacia y confiabilidad.
El equipo de Berkeley espera usar su
método para ampliar el repertorio de los movimientos de Cassie. Pero no hay que
esperar que pueda bailar dentro de poco.
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