Aprendizaje de Robots

Los robots preprogramados sin conexión 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 cuando se encuentren con un cambio inesperado en su entorno.

Los robots generalizados impulsados por IA pueden superar las limitaciones de comportamiento de los robots preprogramados. Para lograr esto, es necesario el aprendizaje de robots basado en simulación a fin de permitir que estos robots perciban, planifiquen y actúen de manera autónoma en condiciones dinámicas. 

El aprendizaje de robots les permite obtener y refinar nuevas capacidades mediante políticas de robots para mejorar su rendimiento en una variedad de escenarios. Estas políticas son conjuntos de comportamientos aprendidos, que incluyen navegación, manipulación hábil, locomoción y muchos otros, que definen cómo un robot debe tomar decisiones en diversas situaciones.

Beneficios del Aprendizaje de Robots Basado en Simulación

Flexibilidad y Escalabilidad

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

Desarrollo Acelerado de Habilidades

Entrene robots en entornos simulados que se adapten a nuevas variaciones de tareas sin necesidad de reprogramar el hardware del robot. 

Entornos Físicamente Exactos

Modele con facilidad factores como interacciones con objetos (rígidos o deformables), fricción, etc., para reducir considerablemente la brecha entre lo simulado y lo real.

Entorno de Pruebas Seguro

Ponga a prueba escenarios potencialmente peligrosos de forma segura, sin arriesgar la seguridad humana o dañar equipos.

Reduzca Costos
Evite la carga de la recopilación de datos y de los costos de etiquetado al generar grandes cantidades de datos sintéticos, con lo que puede validar las políticas de robots entrenados en simulación e implementarlos con mayor rapidez. 

Algoritmos de Aprendizaje de Robots

Los algoritmos de aprendizaje de robots, como el aprendizaje por imitación o por refuerzo, les puede ayudar a los robots a generalizar habilidades aprendidas, lo que les permite mejorar su desempeño en entornos nuevos o cambiantes. Hay varias técnicas de aprendizaje, que incluyen:

• Aprendizaje por Refuerzo: Un enfoque de ensayo y error en que el robot recibe una recompensa o penalización según las acciones que toma. 
• Aprendizaje por Imitación: El robot puede aprender a partir de demostraciones o tareas humanas. 
• Aprendizaje Supervisado: El robot puede ser entrenado con datos etiquetados para aprender tareas específicas.
• Política de Difusión: El robot puede usar modelos generativos para crear y optimizar sus acciones con el fin de 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 útil.