Aprendizaje de robots

Robots preprogramados funcionan utilizando instrucciones fijas dentro de entornos establecidos, lo que limita su adaptabilidad a cambios inesperados.

Los robots impulsados por IA abordan estas limitaciones a través del aprendizaje basado en simulación, lo que les permite percibir, planificar y actuar de forma autónoma en condiciones dinámicas. Con el aprendizaje de robots, pueden adquirir y refinar nuevas habilidades utilizando políticas aprendidas (conjuntos de comportamientos para navegación, manipulación y mucho más) para mejorar su toma de decisiones en varias situaciones.

Ventajas del aprendizaje de robots basado en simulación

Flexibilidad y escalabilidad

Itere, refine e implemente políticas de robots para escenarios del mundo real utilizando sus datos procedentes de diversas fuentes, desde datos capturados por robots reales hasta datos sintéticos en simulación. Esto funciona para cualquier realización de robots, como robots móviles autónomos (AMR), brazos robóticos y robots humanoides. El enfoque basado en "simulación primero" también le permite entrenar rápidamente cientos o miles de instancias de robots en paralelo.  

Desarrollo de habilidades acelerado

Entrene robots en entornos simulados para adaptarse a nuevas variaciones de tareas sin necesidad de reprogramar hardware de robots físicos. 

Entornos físicamente precisos

Modele fácilmente factores físicos como interacciones de objetos (rígidos o deformables), fricción, etc., para reducir significativamente la brecha de simulación a real.  

Entorno de prueba seguro

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

Costes reducidos

Evite la carga de los costes de recopilación y etiquetado de datos del mundo real generando grandes cantidades de datos sintéticos, validando políticas de robots entrenadas en simulación e implementando en robots más rápido. 

Algoritmos de aprendizaje de robots

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

• Aprendizaje de refuerzo: un enfoque de prueba y error en el que el robot recibe una recompensa o penalización basada en las acciones que realiza. 
• Aprendizaje de imitación: el robot puede aprender de demostraciones humanas de tareas. 
• Aprendizaje supervisado: el robot se puede entrenar utilizando datos etiquetados para aprender tareas específicas.
• Política de difusión: el robot utiliza modelos generativos para crear y optimizar acciones de robots para obtener los resultados deseados.
• Aprendizaje autosupervisado: cuando hay conjuntos de datos etiquetados limitados, los robots pueden generar sus propias etiquetas de entrenamiento a partir de datos no etiquetados para extraer información significativa.