La compañía tecnológica Google, a través de su división de inteligencia artificial DeepMind, ha presentado una serie de avances en el entrenamiento de robots con el objetivo de garantizar la seguridad de los humanos en entornos reales. En una publicación reciente, Google dio a conocer los modelos AutoRT, SARA-RT y RT-Trajectory, diseñados para mejorar la capacidad de los robots con IA para tomar decisiones rápidas y seguras.
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Estos avances tecnológicos representan un paso hacia un futuro en el que los robots asistentes personales puedan llevar a cabo tareas cotidianas como ordenar la casa o preparar una comida saludable con solo recibir una simple solicitud. Según Google, estas acciones, que para los humanos son simples, requieren un alto nivel de comprensión y navegación en el mundo de los robots. Los modelos mencionados se basan en la investigación histórica de Robotics Transformers de la empresa y tienen como objetivo ayudar a los robots a comprender mejor su entorno y tomar decisiones de manera más eficiente.
Google enfatiza que para lograr una integración exitosa de los robots en la vida diaria, es fundamental desarrollarlos de manera responsable y demostrar su seguridad en situaciones reales a través de investigaciones sólidas. AutoRT, por ejemplo, es un sistema de recolección de datos que también sirve como demostración temprana de robots autónomos para uso en el mundo real. Este sistema cuenta con medidas de seguridad incorporadas, incluyendo una «Constitución del Robot» que establece reglas centradas en la seguridad que los robots deben seguir al seleccionar tareas.
Además, Google destaca que la seguridad de los robots no puede depender únicamente de su capacidad para autocrítica, por lo que el sistema AutoRT incluye capas adicionales de medidas de seguridad prácticas derivadas de la robótica clásica. Por ejemplo, los robots colaborativos se programan para detenerse automáticamente si la fuerza sobre sus articulaciones supera cierto límite, y todos los robots activos deben permanecer dentro de la línea de visión de un supervisor humano equipados con interruptores de desactivación física.
La compañía revela que durante el desarrollo de estos métodos, se realizaron evaluaciones del mundo real durante siete meses, donde el sistema logró orquestar de manera segura hasta 20 robots simultáneamente y hasta 52 robots únicos en total en diversas ubicaciones de oficinas. Estas pruebas recopilaron un conjunto diverso de datos, que incluyeron 77,000 pruebas robóticas en 6,650 tareas únicas.
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Los avances en la investigación de la robótica por parte de Google, a través de modelos como AutoRT, SARA-RT y RT-Trajectory, buscan garantizar un desempeño más seguro y eficiente de los robots con inteligencia artificial en entornos reales, allanando el camino para su integración responsable en nuestra vida cotidiana.
