Los investigadores están creando un enorme repositorio de conocimiento robot para que las máquinas de todo el mundo puedan aprender unas de otras.
Llamado Robo Brain, el repositorio, al que los robots pueden acceder mediante Internet, se encuentra diseñado para permitir que las máquinas acudan a sus más de 10 terabytes de datos cada vez que lo necesiten. El almacén de datos reside en la nube pública de Amazon Web Services.
“Realmente ansío construir este cerebro, con toda la información que los robots necesitan”, sostuvo Ashutosh Saxena, profesor asistente del departamento de ciencias de la computación de la Universidad de Cornell. “En lugar de enseñarle pedazos de conocimiento a cada robot, cuando un robot vaya al mundo real, puede consultar con el cerebro y aprender cómo hacer las cosas”.
Robo Brain es un proyecto colectivo, en el que colaboran científicos de Cornell, Stanford, Brown y la Universidad de California, Berkeley.
Parte de lo que puede ser trabajoso y que consume mucho tiempo en la construcción de robots eficientes es que cada máquina tiene que aprender muchas tareas individuales, explicó Saxena a Computerworld. A todos los robots se les tiene que enseñar lo mismo, por ejemplo, cómo abrir un empaque de leche, una y otra vez.
Cada robot también necesita entender cómo funcionan las palabras -qué es una mesa, qué es una criatura viviente y cómo debe ser tratada- y también entender su lugar en el mundo.
Con Robo Brain, cada robot individual, ya sea que se trate de un brazo robótico que trabaja en una fábrica, un carro autónomo o un asistente robot que ayuda a un anciano en casa, puede acudir a este almacén de información y aprender de lo que otros robots ya han aprendido.
“Nuestras laptops y teléfonos celulares tienen acceso a toda la información que queremos”, indicó Saxena. “Si un robot se encuentra con una situación que no ha visto antes, puede preguntar a Robo Brain en la nube”.
En julio, el equipo de científicos comenzó a subir alrededor de mil millones de imágenes, 120 mil videos de YouTube y 100 millones de documentos explicativos y manuales de appliances. También subieron toda la capacitación y la información que ya le habían dado a los diferentes robots creados en sus propios laboratorios.
Cuando un robot aprende algo, debe devolver esa experiencia al repositorio. De esa forma el cerebro crecerá y tendrá más y mejor conocimiento y experiencias para dárselas a otros robots.
Robo Brain se encuentra diseñado para procesar las imágenes subidas a él y escoger los objetos pertinentes. Está aprendiendo a reconocer objetos y cómo se utilizan, junto con el lenguaje y comportamiento humano.
De esa forma si un robot necesita información, por ejemplo, cómo retirar los platos, Robo Brain podrá proporcionar videos e imágenes relacionadas a esa tarea en particular.
Un robot podría aprender no solo que una taza es un contenedor diseñado para contener líquidos sino también que los líquidos pueden verterse dentro y fuera de ella. La máquina también podría aprender que las personas usan las tazas para beber líquidos, como el café o el té.
Cornell también mencionó que el sistema emplea lo que los científicos de las computadoras llaman aprendizaje profundo estructurado, o información almacenada en muchos niveles de abstracción. Un sillón, por ejemplo, es un miembro de la clase de las sillas, y subiendo otro nivel, las sillas son muebles. Sentarse es algo que las personas hacen en una silla, pero un ser humano también puede sentarse en un banquillo, un banco o en el césped.
“El Robo Brain va a parecer un gigantesco gráfico de ramificaciones con capacidades de consultas multidimensionales”, indicó Aditya Jami, investigador visitante de Cornell, en una declaración. Podría parecer algo así como un cuadro de relaciones entre los amigos de Facebook pero a la escala de la Vía Láctea”.
Solo las cuatro instituciones involucradas en el trabajo tienen acceso a Robo Brain, aunque Saxena afirmó que espera que dentro de seis meses, ese número crezca a 10. En dos años, espera que 100 instituciones y compañías tengan acceso a él.
– Sharon Gaudin, Computerworld (EE.UU.)
