Leyendo Las Mentes De Los Robots Con Realidad Virtual

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Los investigadores del mit están observando los "cerebros" de los robots con un nuevo sistema de "realidad virtual medible", que les permite a los científicos ver físicamente el proceso de toma de decisiones de un robot en tiempo real.

Descubrir lo que piensan los demás es difícil, pero descifrar lo que piensa un robot puede ser absolutamente imposible. Sin cerebro para mirar, los investigadores tienen que trabajar duro para analizar el punto de vista de un bot.

Pero dentro de una habitación oscura en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), los investigadores están probando su versión de un sistema que les permite ver y analizar lo que los robots autónomos, incluidos los drones voladores, están "pensando". Los científicos llaman al proyecto el sistema de "realidad virtual medible" (MVR).

La parte de realidad virtual del sistema es un entorno simulado que se proyecta en el suelo mediante una serie de proyectores montados en el techo. El sistema se puede medir porque los robots que se mueven en este entorno virtual están equipados con sensores de captura de movimiento, monitoreados por cámaras, que permiten a los investigadores medir los movimientos de los robots mientras navegan por su entorno virtual. [5 maneras sorprendentes en que los drones podrían usarse en el futuro]

El sistema es un "giro a la realidad virtual convencional que está diseñado para visualizar las percepciones y la comprensión del mundo de un robot", dijo en un comunicado Ali-akbar Agha-mohammadi, un asociado postdoctoral en el Laboratorio de Control Aeroespacial del MIT.

Con el sistema MVR, los investigadores pueden ver el camino que tomará un robot para evitar un obstáculo en su camino, por ejemplo. En un experimento, una persona se paró en el camino del robot y el robot tuvo que descubrir la mejor manera de evitarlo.

Un gran punto rosado pareció seguir al hombre que paseaba mientras se movía por la habitación, una simbolización visual de la percepción del robot de esta persona en el medio ambiente, según los investigadores. A medida que el robot determinó su próximo movimiento, una serie de líneas, cada una representando una posible ruta determinada por los algoritmos del robot, irradiaban a través de la habitación en diferentes patrones y colores, que cambiaban a medida que el robot y el hombre se reposicionaban. Una, la línea verde representaba la ruta óptima que el robot tomaría finalmente.

"Normalmente, un robot puede tomar una decisión, pero no se puede decir lo que está pasando en su mente, por qué está eligiendo un camino en particular", dijo Agha-mohammadi. "Pero si puedes ver el plan del robot proyectado en el suelo, puedes conectar lo que percibe con lo que hace, para darle sentido a sus acciones".

Y comprender el proceso de toma de decisiones de un robot es útil. Por un lado, permite que Agha-mohammadi y sus colegas mejoren la función general de los robots autónomos, dijo.

"Como diseñadores, cuando podemos comparar las percepciones del robot con la forma en que actúa, podemos encontrar errores en nuestro código mucho más rápido. Por ejemplo, si volamos en un cuadrotor [helicóptero] y vemos que algo va mal en su mente, podemos terminar el código antes de que toque la pared o se rompa ", dijo Agha-mohammadi.

Según los investigadores, esta capacidad de mejorar un bot autónomo tomando las señales de la máquina en sí misma podría tener un gran impacto en la seguridad y la eficiencia de las nuevas tecnologías, como los autos que conducen y los aviones no tripulados.

"Hay muchos problemas que surgen debido a la incertidumbre en el mundo real, o problemas de hardware, y ahí es donde nuestro sistema puede reducir significativamente la cantidad de esfuerzo invertido por los investigadores para identificar las causas", dijo Shayegan Omidshafiei, un estudiante graduado. en el MIT que ayudó a desarrollar el sistema MVR. [Máquinas súper inteligentes: 7 futuros robóticos]

"Tradicionalmente, los sistemas físicos y de simulación estaban desarticulados", dijo Omidshafiei. "Tendría que ir al nivel más bajo de su código, desglosarlo e intentar averiguar de dónde provienen los problemas. Ahora tenemos la capacidad de mostrar información de bajo nivel de manera física, por lo que no lo hace. tiene que profundizar en su código o reestructurar su visión de cómo funciona su algoritmo. Podría ver aplicaciones en las que podría reducir un mes entero de trabajo en unos pocos días ".

Por ahora, el sistema MVR solo se utiliza en interiores, donde puede probar robots autónomos en terrenos accidentados simulados antes de que las máquinas se encuentren con el mundo real. El sistema podría finalmente permitir que los diseñadores de robots prueben sus robots en cualquier entorno que deseen durante la fase de creación de prototipos del proyecto, dijo Omidshafiei.

"[El sistema] permitirá la creación de prototipos y pruebas más rápidas en entornos más cercanos a la realidad", dijo Alberto Speranzon, científico investigador del Centro de Investigación United Technologies, con sede en East Hartford, Connecticut, que no participó en la investigación. "También permitirá la prueba de algoritmos de toma de decisiones en entornos muy difíciles que no están disponibles para los científicos. Por ejemplo, con esta tecnología, podríamos simular nubes sobre un entorno controlado por un vehículo de alto vuelo y tener el video Sistema de tratamiento de obstrucciones semitransparentes ".

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