El Toyota Research Institute (TRI) presentó nuevas capacidades robóticas destinadas a resolver tareas complejas en entornos domésticos. Específicamente, los roboticistas del TRI pudieron entrenar robots para comprender y operar en situaciones complicadas que confunden a la mayoría de los otros robots, incluido el reconocimiento y la respuesta a superficies transparentes y reflectantes en una variedad de circunstancias.
Como lo demuestra TRI en un nuevo video , este sistema robusto permite a los robots hacer generalizaciones en una variedad de escenarios, incluso en diferentes hogares. El video, lanzado el Día Nacional del Selfie , adopta un enfoque irónico para capturar estas nuevas capacidades en la película, ya que se ve al robot grabándose a sí mismo mientras realiza con orgullo estas nuevas habilidades en la casa.
“Nuestro objetivo es desarrollar capacidades robóticas que amplifiquen, no reemplacen, las habilidades humanas”, dijo Max Bajracharya, vicepresidente de robótica en TRI. “Capacitar a los robots para que comprendan cómo operar en entornos domésticos plantea desafíos especiales debido a la diversidad y complejidad de nuestros hogares, donde las pequeñas tareas pueden convertirse en grandes desafíos”.
Si bien un ser humano puede diferenciar fácilmente entre un objeto y su reflejo, los elementos transparentes o reflectantes que se encuentran comúnmente en el hogar confunden a los robots de hoy. Dado que la mayoría de los robots están programados para reaccionar a los objetos y la geometría frente a ellos sin considerar el contexto de la situación, son fácilmente engañados por una mesa de vidrio, una tostadora brillante o una taza transparente.
“Para superar esto, los especialistas en robótica del TRI desarrollaron un método de entrenamiento novedoso para percibir la geometría 3D de la escena y al mismo tiempo detectar objetos y superficies”, continuó Bajracharya. "Esta combinación permite a los investigadores utilizar grandes cantidades de datos sintéticos para entrenar el sistema". El uso de datos sintéticos también alivia la necesidad de recopilar y etiquetar datos que requieren mucho tiempo, son costosos o poco prácticos.
Si bien ningún sistema es perfecto, el anuncio de hoy se suma al conjunto de conocimientos que ayudan a los robots a navegar y operar de manera confiable en entornos domésticos. Este logro técnico permite que un robot aprenda rápidamente a partir de "datos programables" : datos sintéticos para recrear y aprender de fallas pasadas y es un hito prometedor para TRI y los roboticistas de todo el mundo.
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Así,que el Toyota Research Institute (TRI) presentó nuevas capacidades robóticas destinadas a resolver tareas complejas en entornos domésticos
Como lo demuestra TRI en un nuevo video , este sistema robusto permite a los robots hacer generalizaciones en una variedad de escenarios, incluso en diferentes hogares. El video, lanzado el Día Nacional del Selfie , adopta un enfoque irónico para capturar estas nuevas capacidades en la película, ya que se ve al robot grabándose a sí mismo mientras realiza con orgullo estas nuevas habilidades en la casa.
“Nuestro objetivo es desarrollar capacidades robóticas que amplifiquen, no reemplacen, las habilidades humanas”, dijo Max Bajracharya, vicepresidente de robótica en TRI. “Capacitar a los robots para que comprendan cómo operar en entornos domésticos plantea desafíos especiales debido a la diversidad y complejidad de nuestros hogares, donde las pequeñas tareas pueden convertirse en grandes desafíos”.
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Toyota presentó nuevas capacidades robóticas que resuelven tareas complejas en entornos domésticos |
Si bien un ser humano puede diferenciar fácilmente entre un objeto y su reflejo, los elementos transparentes o reflectantes que se encuentran comúnmente en el hogar confunden a los robots de hoy. Dado que la mayoría de los robots están programados para reaccionar a los objetos y la geometría frente a ellos sin considerar el contexto de la situación, son fácilmente engañados por una mesa de vidrio, una tostadora brillante o una taza transparente.
“Para superar esto, los especialistas en robótica del TRI desarrollaron un método de entrenamiento novedoso para percibir la geometría 3D de la escena y al mismo tiempo detectar objetos y superficies”, continuó Bajracharya. "Esta combinación permite a los investigadores utilizar grandes cantidades de datos sintéticos para entrenar el sistema". El uso de datos sintéticos también alivia la necesidad de recopilar y etiquetar datos que requieren mucho tiempo, son costosos o poco prácticos.
Si bien ningún sistema es perfecto, el anuncio de hoy se suma al conjunto de conocimientos que ayudan a los robots a navegar y operar de manera confiable en entornos domésticos. Este logro técnico permite que un robot aprenda rápidamente a partir de "datos programables" : datos sintéticos para recrear y aprender de fallas pasadas y es un hito prometedor para TRI y los roboticistas de todo el mundo.
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Así,que el Toyota Research Institute (TRI) presentó nuevas capacidades robóticas destinadas a resolver tareas complejas en entornos domésticos
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