'Eureka': modelo de la IA que entrena robots para que realicen más de 30 trucos humanos

NVIDIA enseña a los robots habilidades complejas que hasta ahora solo podían dominar las personas.

Vídeo de 'Eureka', Robots NVIDIA. Foto: Canal de YouTube de NVIDIA

23.10.2023 14:42 Actualizado: 23.10.2023 17:29

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Una empresa tecnológica estadounidense creó un modelo de inteligencia artificial para entrenar a una serie de robots diseñados para ejecutar más de 30 acciones, entre ellas abrir cajones, atrapar pelotas, mover un bolígrafo y utilizar unas tijeras.

A través del patrón de lenguaje creado por OpenAi, GPT-4, envía algoritmos autónomos, los cuales tienen como función recompensar a los robots.

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El hecho se registró cuando el proyecto 'Eureka' enseñó a una mano robótica la posibilidad de mover un lapicero de arriba hacia abajo y de un lado a otro, creando una serie de trucos que causó fascinación por la naturalidad con la que el robot actuó, pues lo hizo muy similar a un ser humano.

Esto permitió comprender que el aprendizaje automático de estos robots digitales poseen ciertos códigos conectados entre sí, los cuales reciben órdenes, aprenden y reconocen acciones propias.

Entre los prototipos de robots con los que se lanzó la ejecución del proyecto se reconoce a grandes rasgos a robots bípedos, que obedecen a un patrón que tiene manos y brazos.

Los científicos e investigadores comunicaron que los algoritmos de recompensa salientes de 'Eureka' superan el 80% de los movimientos que puede realizar una mano humana en cierto tiempo determinado.

Por su parte, las máquinas alcanzan una mejora de cerca del 50% luego de hacer un movimiento.

Mano del modelo 'Eureka' diseñado por la empresa estadounidense NVIDIA. Foto:Captura de pantalla del canal de YouTube de NVIDIA

La inteligencia artificial que se desarrolló para crear movimiento y acciones voluntarias de un robot parte de una simulación acelerada por GPU de NVIDIA, que, al igual que Isaac Gym, es una herramienta de simulación física, la cual es utilizada para estudiar el aprendizaje.

También se utilizó Omniverse, una plataforma dedicada al desarrollo de las aplicaciones en tercera dimensión basadas en el intercambio de datos básicos.

Por esto, una de las conclusiones claves de ‘Eureka’ es que el modelo representa un desafío en la construcción de la geometría y el dinamismo de los movimientos conductuales.

Los creadores de 'Eureka' esperan que este tipo de tecnología brinde un control más directo sobre los robots diestros. Es decir que podría generarse una nueva forma de producir animaciones realistas y, a su vez, abre la amplia posibilidad de ser manejado en la industria de manufactura, en entornos domésticos e incluso se espera que en procesos de emergencias sanitarias.

Son diferentes los usos de inteligencia Artificial y los tipos que existen. Foto:iStock

Sin duda alguna, 'Eureka' da el primer paso hacía el desarrollo de nuevos algoritmos, los cuales no solo integran métodos de aprendizaje generativo que solucionan tareas difíciles sino que también sus estudios convergen la idea de que los robots enseñen a otros robots.

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Impacto en la sociedad

Por otro lado, la firma Robotnik se pronunció frente a la incorporación de la inteligencia artificial en la robótica y planteó una serie de contextos influenciados en temores expuestos para la sociedad.

Reemplazo de humanos: Uno de los temores más comunes de la IA es que podría remplazar las labores de los humanos, causando una alta taza de pérdida de empleo.
Poder, control y autonomía: Parte de la preocupación de que los robots con IA se vuelvan independientes y ejerzan control sobre los seres humanos.
Ataques: Es un elemento negativo que puede llegar a presentarse en la robótica de la IA, ya es posible que sea vulnerable a ciberataques y piratería informática.
Desarrollo en contra de la ética: Proceso en el que se usa la IA de forma discriminatoria.
Actitudes descentralizadas: Idea de que las personas se vuelvan menos competentes en la elaboración de actividades manuales y cognitivas.
Conductas de discriminación: Los prejuicios representados en los datos causaría desigualdad en los entrenamientos y decisiones.

REDACCIÓN ÚLTIMAS NOTICIAS