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¿Cómo entrenar a los robots y que se adapten a diferentes entornos?

Los robots son cada vez más capaces de realizar tareas complejas en diferentes industrias
Los robots son cada vez más capaces de realizar tareas complejas en diferentes industrias, como la fabricación, logística, atención médica y el entretenimiento. Sin embargo, para lograr altos niveles de autonomía y eficiencia, los robots deben poder adaptarse a entornos dinámicos e inciertos, donde las condiciones pueden cambiar de forma rápida e impredecible. 

¿Cómo se entrena a los robots para hacer frente a tales desafíos? Existen algunos métodos y técnicas que se utilizan para enseñar a los robots cómo aprender de sus propias experiencias, interactuar con humanos y otros agentes, y generalizar sus habilidades en diferentes escenarios.

Aprendizaje reforzado


Uno de los enfoques más populares y poderosos para entrenar robots para adaptarse a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje por refuerzo (RL). RL es una rama del aprendizaje automático que permite a los robots aprender de sus propias acciones, sin necesidad de instrucciones o supervisión explícitas. Los algoritmos de RL permiten que los robots exploren su entorno, prueben diferentes acciones y reciban retroalimentación según los resultados. 

Al optimizar su función de retroalimentación, los robots aprenden a realizar tareas que están alineadas con sus objetivos, como llegar a una ubicación objetivo, evitar obstáculos o manipular objetos. RL también apoya a los robots a lidiar con la incertidumbre, incorporando modelos probabilísticos, inferencia bayesiana o estrategias conscientes del riesgo. 

Interacción humano-robot


Otro aspecto importante del entrenamiento de robots para adaptarse a entornos dinámicos e inciertos es la interacción humano-robot (HRI). HRI es el estudio de cómo los humanos y los robots se comunican, colaboran y coexisten en espacios compartidos. Los métodos HRI ayudan a los robots a aprender de la orientación, la retroalimentación, la demostración o la imitación humanas, así como a comprender las intenciones y el comportamiento humano. 

HRI también permite que los robots cooperen con otros robots o agentes, coordinando sus acciones, compartiendo información o negociando roles y responsabilidades. HRI mejora la adaptabilidad, la seguridad y la facilidad de uso de los robots en varios dominios, como la atención médica, la educación o el entretenimiento.

Transferencia de aprendizaje


Un tercer método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje por transferencia (TL). TL es una técnica que permite a los robots aprovechar sus conocimientos y habilidades existentes para aprender nuevas tareas o dominios, sin requerir una gran capacitación o recopilación de datos. TL permite a los robots generalizar sus habilidades en diferentes escenarios, como entornos, objetos u objetivos cambiantes, mediante la transferencia de información o políticas relevantes de una fuente a otro objetivo. TL también puede coadyuvar a los robots a superar las limitaciones de la escasez, la diversidad o la calidad de los datos, aumentando sus datos con fuentes sintéticas, simuladas o externas.

Meta aprendizaje


Un cuarto método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el meta aprendizaje (ML). ML es un paradigma que permite a los robots aprender a aprender, mejora sus procesos, algoritmos o parámetros de aprendizaje. ML ayuda a los robots a adaptarse rápida y eficientemente a nuevas tareas o dominios, aprende de una variedad de experiencias, contextos u objetivos. ML también puede contribuir a que los robots hagan frente a la incertidumbre, al aprender a manejar el ruido, la ambigüedad o la variabilidad en sus datos o entorno. ML mejora la flexibilidad, la solidez y la escalabilidad de los robots en diversas aplicaciones, como la navegación, la manipulación o la visión.

Aprendizaje con plan de estudios


Un quinto método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje curricular (CL). CL es una estrategia que organiza el proceso de aprendizaje de los robots en una secuencia de tareas o lecciones, de fácil a difícil, de simple a complejo o de específico a general. CL permite a los robots a aprender de manera más efectiva y eficiente, recomienda retos, comentarios y orientación adecuados. 

CL también contribuye a que los robots a adquieran habilidades jerárquicas, modulares o de composición, basándose en sus conocimientos o logros previos. CL mejora el rendimiento, la diversidad y la transferibilidad de los robots en varios dominios, como los juegos, robótica o el procesamiento del lenguaje natural.

Auto Aprendizaje Supervisado


Un sexto método para entrenar a los robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje auto supervisado (SSL). SSL es una técnica que permite a los robots aprender de sus propios datos, sin necesidad de etiquetas o anotaciones externas. Los algoritmos SSL permiten que los robots generen sus propias señales de supervisión, explotando la estructura, regularidad o causalidad de sus datos o entorno.
 
SSL ayuda a los robots a aprender representaciones o funciones, que se pueden usar para tareas posteriores, como la clasificación, detección o la segmentación. Con SSL los robots lidian con la incertidumbre, aprende a estimar su propia confianza, incertidumbre o error.



Por Denis Pineda, Presidente Regional en Universal Robots