Duración del video: 1:39 minutos
A robot learning to flip pancakes from Sylvain Calinon on Vimeo.
Un video genial, que he hallado en el excelente blog SPK y donde vemos cómo un robot es adiestrado en el complejo arte de voltear un hotcake (panqueque) en el aire. Debo admitir que yo mismo no sé hacerlo y me vendría bien un curso con este robot que aprende a hacerlo tras solo 50 intentos.
Lo más curioso del asunto es que primero le enseñan al robot de forma pasiva cómo se hace. El ingeniero mueve el brazo robótico, que se encuentra flácido pero percibiendo los cambios de postura de sus articulaciones y posteriormente el robot lo intenta por sí mismo, equivocándose constantemente hasta que lo consigue, de forma muy semejante a como aprendemos nosotros a hacer algunas cosas.
Me recuerda un poco la forma en que mi madre guiaba mi mano para hacer las letras cuando estaba aprendiendo a escribir.
El video muestra a “Barrett WAM 7 DOFs manipulator” aprendiendo a voltear hotcakes mediante aprendizaje en base a refuerzo. El movimiento esta codificado en una mezcla de campos de fuerza mediante una extensión de DMP (Dynamic Movement Primitives) que representan las sinergias a lo largo de diferentes variables dentro de una matriz de rigidez. Un controlador dinámico invertido con rigidez variable se encarga de la reproducción del movimiento.
La habilidad se le enseña primero al robot mediante enseñanza cinestética (o sea, como a un niño, se toma el brazo robot y se mueve como debe ser), después el robot se encarga de refinar esta habilidad mediante un protocolo de aprendizaje a través de la exploración del peso y los algoritmos de respuesta (PoWER). Comparado con otras técnicas de aprendizaje, esta funciona con pseudo-probabilidad, lo que hace que el aprendizaje por refuerzo positivo utilice métodos de estimación probabilística, tales como la Maximización de Expectativa.
