Ingenieros de OpenAI consiguen que una mano robótica mueva objetos casi igual que un humano

Publicado el

Crédito de la imagen. OpenAI
Crédito de la imagen. OpenAI

Un grupo de ingenieros de OpenAI (organización fundada por Elon Musk) han conseguido avances significativos a la hora de que una mano robótica pueda manipular objetos fí­sicos.

Pretendí­an de que la mano robótica se acercase lo más cercano posible a la destreza de las manos de las personas a la hora de manipular objetos fí­sicos, adaptándose a todas y cada una de las situaciones que vayan surgiendo en cada momento.

Detrás de este avance se encuentra el entrenamiento realizado a un algoritmo de Inteligencia Artificial, permitiendo a Dactyl, el sistema sistema de manipulación de objetos usando una mano robótica Shadow Dexterous, que ya lleva años en el mercado, en llevar lo aprendido a través de un sistema de simulaciones, en las que se ha ofrecido una variedad de situaciones, a desarrollar capacidades que luego ha podido trasladar al mundo real a través de dicha mano robótica.

En las simulaciones se ha aplicado el concepto de aleatorización de dominios, donde se ha ofrecido esa variedad de experiencias en lugar de centrarse en el realismo. Con ello, Dactyl ha podido aprender desde cero y de hecho ha desarrollado comportamientos similares a los humanos a la hora de manipular objetos.

Entre los objetos que se ha puesto en la mano robótica se encontraba un cubo y un prisma. Este avance supone un punto de inflexión teniéndose en cuenta que a lo largo de décadas se ha estado intentando conseguir que las manos robóticas alcancen destrezas casi humanas a la hora de manipular objetos fí­sicos.

Aún así­, a pesar de las técnicas actuales, las mismas aún algunas tienen limitaciones en el mundo real a la hora de conseguir que las manos robóticas consigan mover objetos fí­sicos de forma solvente, llevando años de entrenamiento directamente en el mundo real, y que gracias a la simulación con aleatorización de dominios a, se ha podido conseguir mejores resultados en menos tiempo, concluyendo que la aleatorización de dominios puede funcionar ante situaciones más complejas.