Aprendizaje de robots

Los robots sin conexión preprogramados están diseñados para ejecutar tareas predefinidas y un conjunto fijo de instrucciones dentro de un entorno predeterminado. Esto significa que es probable que tengan dificultades al encontrarse con un cambio inesperado en el entorno.

Los robots generalizados impulsados por IA pueden superar las limitaciones de las conductas de los robots preprogramados. Para lograrlo es necesario el entrenamiento de robots basado en simulación para permitir que dichos robots perciban, planifiquen y actúen de forma autónoma bajo condiciones dinámicas. 

El aprendizaje de los robots permite a los robots obtener y perfeccionar nuevas capacidades usando políticas de robot para mejorar su comportamiento en diversos escenarios. Estas políticas son conjuntos de comportamientos aprendidos —entre ellos la navegación, la manipulación diestra, la locomoción y muchos otros— que definen la forma en que un robot debe tomar decisiones en diversas situaciones.

Ventajas del aprendizaje de robot basado en simulación

Flexibilidad y escalabilidad

Itere, refine e implemente políticas de robot para escenarios del mundo real usando diversas fuentes de datos procedentes de los datos capturados por sus robots reales y datos sintéticos en simulación para cualquier incorporación robótica, por ejemplo, los robots móviles autónomos (AMR), brazos robóticos y robots humanoides. El enfoque basado en simulación también le permite entrenar rápidamente a cientos o miles de instancias de robot en paralelo.

Desarrollo de habilidades acelerado

Entrene robots en entornos simulados para adaptarse a nuevas variaciones de tareas sin la necesidad de reprogramar el hardware físico del robot. 

Entornos físicos precisos

Modele con facilidad factores físicos como interacciones de objetos (rígidos o deformables), fricción, etc., para reducir significativamente la brecha entre la realidad y la simulación.

Entorno de prueba seguro

Pruebe con seguridad escenarios potencialmente peligrosos sin arriesgar la seguridad humana ni dañar el equipo.

Costes reducidos
Evite el agobio de la recolección de datos del mundo real y los costes del etiquetado generando grandes cantidades de datos sintéticos, validando políticas de robots entrenados en simulación e implementándolas con más rapidez en los robots. 

Algoritmos de aprendizaje de robots

Los algoritmos de aprendizaje de robots, como el aprendizaje por imitación o por refuerzo, pueden ayudar a los robots a generalizar habilidades aprendidas, permitiendo a los robots mejorar su rendimiento en entornos cambiantes o nuevos. Hay diversas técnicas de aprendizaje, entre ellas:

• Aprendizaje por refuerzo: un enfoque de prueba y error en el que el robot recibe una recompensa o un castigo dependiendo de la acción que realice. 
• Aprendizaje por imitación: el robot puede aprender de demostraciones o tareas humanas. 
• Aprendizaje supervisado: el robot puede entrenarse usando datos etiquetados para aprender tareas concretas.
• Política de difusión: el robot usa modelos generativos para crear y optimizar acciones robóticas para los resultados deseados.
• Aprendizaje auto supervisado: cuando hay conjuntos de datos etiquetados limitados, los robots pueden generar sus propias etiquetas de aprendizaje a partir de datos no etiquetados para extraer información con significado.