Un nuevo algoritmo permitiría a los robots identificar y manejar de forma más precisa los objetos alrededor suyo, lo cual los haría más útiles para realizar las tareas de la casa.

El algoritmo, desarrollado por investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology) y discutido en un paper lanzado el lunes, permite a los robots reunir varias perspectivas de un objeto, agregar rápidamente esas imágenes y luego usar esa información para identificar el objeto, de acuerdo al MIT.

Pero no se debe esperar que el algoritmo ayude a un robot a limpiar los platos y vasos de una mesa, sostuvo Lawson Wong, estudiante graduado de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación, y principal autor del paper. “Como está ahora, se encuentra muy lejos de ser comercializado”, indicó.

La mejora en la detección de objetos es tan solo un paso en equipar a los robots para que completen las labores de la casa.

Para que los robots realicen tareas útiles en el hogar, tienen que saber más que simplemente cuántas tazas y platos se encuentran en la mesa, afirmó. Si un robot se usa para preparar una comida, por ejemplo, también tendría que saber a qué temperatura cocinar la comida o dónde encontrar los ingredientes de la receta.

Aun así, el algoritmo con el tiempo podría ayudar al software a calcular mejor los cambios que ocurren en un hogar cuando las personas mueven objetos y añaden o retiran otros.

“El software que usamos no nos permite capturar objetos que se mueven en el tiempo”, afirmó Wong.

Los algoritmos de perspectiva múltiples permiten a los robots identificar hasta cuatro veces más objetos que los que se pueden identificar al usar una sola perspectiva, y estos algoritmos también ayudan a reducir las identificaciones erróneas, de acuerdo a los investigadores.

“Si uno corre imágenes a través de una detección estándar, uno no captará muchos objetos”, indicó Wong.

El algoritmo también se encarga de otra dificultad presente en el enfoque de perspectiva múltiple: Consume mucho tiempo ya que incrementa exponencialmente el número de cálculos que el robot debe hacer, lo cual generalmente evita que el robot complete las tareas lo suficientemente rápido.

Los investigadores notaron que los detectores de objetos frecuentemente yerran a pesar que el reconocimiento de objetos es uno de los campos más investigados en la inteligencia artificial.

– Fred OConnor, IDG News Service