Hace algún tiempo vimos la creación de ImageNet, que puede definirse como una de las mayores base de datos creadas para entrenar redes neuronales de gran relevancia. Gracias a esta, las neuronas artificiales pueden aprender observando una imagen junto al texto que la acompaña.
A día de hoy, ImageNet posee 14 millones de imágenes con texto y ha ayudado a muchas de las redes neuronales más potentes. Ahora, tomando como referencia lo visto en este proyecto, investigadores de la Universidad de California han creado RoboNet, una base de datos para que los robots aprendan observando los movimientos de otro robot.
Cómo funciona RoboNet, la «universidad» para robots
RoboNet es un proyecto creado por el investigador Sudeep Dasari en conjunto con colegas de la Universidad de California en Berkeley, Estados Unidos. Esta base de datos, está formada por diversos vídeos donde se enseña cada paso necesario para llevar a cabo una acción, por ejemplo, mover un objeto del punto A al punto B, incluso si el robot nunca se ha visto relacionado con el objeto.
Cuando el robot ya haya practicado y aprendido a movilizar el objeto del punto A al punto B, tendrá que iniciar el proceso de aprendizaje para otra acción, pues el entorno ha cambiado y eso obliga a que la máquina empiece de nuevo.
La finalidad de esta base de datos es llegar a ser para muchos una especie de universidad de robots y así, ayudar a otros especialistas en el área que deseen que sus máquinas realicen casi cualquier tarea sin antes haber interactuado en ellas.
Otro dato importante es que ya los desarrolladores de esta base de datos han añadido a la misma más de 15 millones de fotogramas de vídeos que reflejan diversas tareas llevadas a cabos por 7 robots con distintos objetos de agarres en diferentes entornos. Según sus creadores, se trata de un avance gigantesco en el tema de aprendizaje por inteligencia artificial que esperan explotar en el 2020.
Asimismo, todos los datos que ofrecen RoboNet están a disposición de cualquier persona ingresando a través del sitio web oficial. Desde aquí, los especialistas también alientan a que otros programadores o grupos de robótica empiecen a añadir datos para que RoboNet siga creciendo como una de las principales alternativas de aprendizaje automático.