Ante la preocupación del público sobre la regulación y control de los robots, el equipo de Google ‘DeepMind’ presentó tres innovadores avances, los cuales permitirán que los robots tomen decisiones rápidas y seguras al estar en presencia de humanos.
Uno de los avances es un sistema de compilación de información de entretenimiento con una gama de normas que refuerzan las acciones del robot, de manera que actúe en armonía con el comportamiento de las personas.
Un ejemplo de ello se dio durante una prueba en la que el robot debía entregar un objeto a una persona, sin empujar u obstaculizar a los usuarios que estén frente a él.
Sistemas de adaptabilidad robótica
Para conseguir estos resultados se implementó un sistema de recolección de información de Google, ‘AutoRT’, el cual es un Modelo de Lenguaje Visual (VLM) y un Modelo de Lenguaje Amplio (LLM), que apoyan en la comprensión del entorno.
Tales modelos permiten que los robots puedan adaptarse en espacios desconocidos, obteniendo la habilidad de enfrentar y realizar trabajos de manera adecuada.
La estructuración sistemática del robot se basa en las «Tres Leyes de la Robótica» de Isaac Asimov, el cual plantea una serie de «instrucciones centradas en la seguridad», las cuales guían al LLM para prevenir que hagas tareas donde se involucren artículos afilados, objetos electrónicos o con seres vivos.
Sistema de ‘AutoRT’
Para asegurar la protección de las personas, ‘DeepMind’ programó a los robots para que pararan automáticamente si la fuerza excede el límite preestablecido.
Así mismo, se le añadió un interruptor físico para que los usuarios logren desactivarlo de ser necesario.
En siete meses, Google inició las pruebas en equipo de 53 robots ‘AutoRT’ los cuales distribuyeron en cuatro edificaciones, donde realizaron 77.000 exámenes.
Durante las pruebas, los robots eran monitoreados y, en algunos casos, guiados por la inteligencia artificial ‘Robotic Transformer’ (RT-2) de Google.
«Un LLM sugiere una lista de tareas creativas que el robot podría llevar a cabo, como ‘Coloca el bocadillo en la encimera’, y desempeña el papel de responsable de la toma de decisiones para seleccionar la tarea adecuada que el robot debe llevar a cabo», describió Google en su blog.
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