Autor: Efe

LOGRAN QUE UN ROBOT JUEGUE BADMINTON CON HUMANOS Y COORDINE PERCEPCIÓN Y MOVIMIENTO
LOGRAN QUE UN ROBOT JUEGUE BADMINTON CON HUMANOS Y COORDINE PERCEPCIÓN Y MOVIMIENTO EL ROBOT CONSIGUIÓ RESPONDER HASTA 10 GOLPES CONSECUTIVOS. roboten consecuencia. Elaprendizaje porrefuerzo esuntipo de aprendizaje automático en el que un agente o sistema aprende a planear estrategias efectivas -a tomar decisiones-basándoseen la experimentación con datos y la interacción con el entorno.
Ensu investigación, los expertos de EHT Zúrich probaron el juego del robot contra humanos y descubrieron que la máquinapodíamoverse porlacancha para devolver golpes a diferentes velocidades y ángulos, y que conseguía intercambios de hasta lO golpes consecutivos. Además, el robot podía ponerse de piesobre sus patastrallaron unsistema que puedeintegrarla percepción con los movimientos dela partesuperiore inferior del cuerpo del robot.
Lo implementaron en un robot de cuatro patas llamado ANYmal-D, que estaba equipado conunacámara estéreo para la percepción basada en la y un brazo dinámico pavisión ra manejar una raqueta de bádminton, una tarea que requiere una coordinación precisa dela percepción, eltraslado yel balanceo de los brazos.
Los investigadores entrenaron el sistema basado en el aprendizaje por refuerzo para predecir la trayectoria del volante y responder moviendo el 'nrobot con patas pueul dejugar al bádminton de forma autónoma con humanos, según un nuevo estudio que describe la estrategia de control basada en el aprendizaje por refuerzo -rama de la inteligencia artificialque hace posible esta hazaña. Elsistema de control y percepción (“cerebro” del robot) permitió a este seguir y predecirllatrayectoria del volante y moverse porla pista para interceptarlo y devolverlo con éxito.
Más allá del bádminton, el método ofrece una plantilla para desplegar aparatos con patas en otras tareas dinámicas en las queson fundamentales tanto la detección precisa como las respuestas rápidas de odo el cuerpo, señala Yuntao Ma, de la Escuela Politécnica Federal (ETH) de Zúrich. Este científico y su equipo publican los detalles en la revista Science Robotics. El control de robots atléticos es un reto, ya que requiere la coordinación de la percepción, el traslado rápido y los movimientos receptivos. La mayoría de los controladores existentes restringen la agilidad del roboto no son aplicables alos deportesinteractivos. Paraabordarestaslimitaciones, los investigadores desarroseras para mantener el volante alavista mientras se preparaba paramoverel brazo, pero daba prioridad asu propia seguridad mientras se movía para asegurarse de no caerse. Losautoressugieren queestos hallazgos podrían servir de base para futuros sistemas de control y percepción derobots humanoideso robotscon patas que necesiten realizar movimientosrápidos y coordinados. Estamisma escuela politécnica publicó el año pasado otras “habilidades” deeste tipo de robots cuadrúpedos. En aquella ocasión, ANYmal demostróser “bastante hábil”en “parkour”. es. Zúricu. ANYmal-D fue entrenado mediante aprendizaje por refuerzo, rama de la IA. ETECNOLOGÍA