Para comprender la operatividad de un robot que reconoce objetos es necesario relacionar los objetos con el espacio. Imaginemos que nos llevan a un espacio que no conocemos y vemos una nevera. Lo más probable es que automáticamente pensemos que estamos en una cocina. Esto sin embargo, no ocurre con un robot.
El robot puede reconocer una nevera, pero no entiende que se encuentra en una cocina. Simplemente mapea todo el entorno en busca de más obstáculos y objetos. Ahora, una nueva investigación demuestra cómo es posible aplicar esta ubicación y navegación semántica también a los robots.
El robot que reconoce objetos
El proyecto de creación de un robot que reconoce objetos ha estado a cargo de investigadores de la Universidad de Carnegie Mellon en colaboración con Facebook AI Research. Xataca se encargó de publicar las especificaciones del trabajo.
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Facebook de hecho no es la primera vez que desarrolla algo similar. A principios de año desarrolló un robot que se desplazaba por un edificio sin un mapa. En este ocasión la idea es algo similar, que un robot entienda dónde se encuentra y cómo llegar a otro lugar sin un mapa o GPS.
Según explican sus creadores, la idea es que el robot comprenda dónde es más posible que encuentre un objeto concreto. Y que adicionalmente sepa al mismo tiempo dónde es más probable que se encuentre en cada momento.
Pongamos que el robot puede diferenciar una mesa de comer de una mesita de noche. Si el objeto que busca es la mesita de noche, sabrá ir directo a la habitación antes que a al recibo.
Navegación semántica
Para conseguir esto los investigadores han entrenado al robot mediante una inteligencia artificial capaz de reconocer y dar sentido a los objetos que encuentra. No solamente reconocerlos como simples obstáculos en su camino.
El sistema utiliza esta inteligencia adquirida para entender dónde puede estar el objeto que busca. Luego utiliza el mapeado y geoposicionamiento tradicional de los robots para ir a ese punto exacto.
Como resultado, sus creadores dicen que el robot que reconoce objetos realiza una navegación mucho más eficiente. Mientras que por el método tradicional un robot también sabe encontrar un objeto concreto. Mediante este método probablemente lo encuentre antes, al saber dónde es posible que lo encuentre más fácilmente.
En otras palabras, un robot tradicional escanea todos los puntos por los que puede moverse como si de un robot aspirador se tratase. Este piensa primero y luego va directo al espacio en el que más posibilidades tiene de encontrar lo que busca.
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¿En que se traduce este logro? Esencialmente hacer al robot más inteligente y que sea capaz de interactuar con humanos en un lenguaje más natural. Un robot que reconoce objetos de esta forma procesaría las órdenes con un sentido más común.
Tomemos un ejemplo de la vida cotidiana para ilustrar esta conducta. En lugar de tener que decirle al robot “dirígete al piso superior, entra en la tercera puerta a la derecha, acércate a la esquina izquierda, coge el libro junto a la mesita de noche y vuelve aquí”. Esa orden se reducirá a “trae el libro que hay encima de la mesita de noche”.
