Una nueva técnica de IA generativa acerca a los investigadores a la creación de un «gran modelo de comportamiento»
LOS ALTOS, California, y CAMBRIDGE, Massachusetts, 19 de septiembre de 2023 /PRNewswire-HISPANIC PR WIRE/ — El Instituto de Investigación Toyota (TRI) anunció hoy un innovador enfoque de IA generativa basado en la Política de Difusión para enseñar a los robots nuevas habilidades de destreza con rapidez y confianza. Este avance mejora significativamente la utilidad de los robots y es un paso hacia la creación de «Grandes Modelos de Comportamiento (Large Behavior Models; LBM)» para robots, análogos a los Grandes Modelos de Lenguaje (Large Language Models; LLM) que han revolucionado recientemente la IA conversacional.
«Nuestra investigación en materia de robótica tiene como objetivo amplificar a las personas en lugar de sustituirlas», afirma Gill Pratt, director ejecutivo de TRI y científico en jefe de Toyota Motor Corporation. «Esta nueva técnica de enseñanza es muy eficaz y produce comportamientos de alto rendimiento, lo que permite a los robots amplificar con mayor eficacia a las personas en numerosos aspectos».
Las técnicas vanguardistas anteriores para enseñar a los robots nuevos comportamientos eran lentas, inconsistentes, ineficaces y a menudo limitadas a tareas sumamente definidas realizadas en entornos muy restringidos. Los especialistas en robótica debían pasar muchas horas escribiendo código sofisticado y/o utilizando numerosos ciclos de ensayo y error para programar comportamientos.
TRI ya ha enseñado a los robots más de 60 habilidades difíciles y de gran destreza utilizando el nuevo enfoque, incluyendo el vertido de líquidos, el uso de herramientas y la manipulación de objetos deformables. Estos logros se consiguieron sin escribir una sola línea de código nuevo; el único cambio consistió en suministrar nuevos datos al robot. Basándose en este éxito, TRI se ha fijado el ambicioso objetivo de enseñar cientos de nuevas habilidades para finales de año y 1,000 para finales de 2024.
La noticia de hoy también pone de relieve que se puede enseñar a los robots a funcionar en nuevos escenarios y a ejecutar una amplia gama de comportamientos. Estas habilidades no se limitan a solo «tomar y colocar» o simplemente a tomar objetos y depositarlos en otros lugares. Ahora los robots de TRI pueden interactuar con el mundo de diversas formas, lo que algún día les permitirá ayudar a las personas en situaciones cotidianas y en entornos impredecibles en constante cambio.
«Las tareas que veo realizar a estos robots son sencillamente asombrosas; incluso hace un año, no habría podido predecir que estábamos cerca de este nivel de destreza diversa», comentó Russ Tedrake, vicepresidente de Investigación en robótica de TRI. El Dr. Tedrake, también catedrático Toyota de Ingeniería Eléctrica e Informática, Aeronáutica y Astronáutica e Ingeniería Mecánica en el MIT, explicó: «Lo apasionante de este nuevo enfoque es el ritmo y la fiabilidad con que podemos añadir nuevas habilidades. Dado que estas habilidades funcionan directamente a partir de las imágenes de la cámara y la detección táctil, utilizando únicamente representaciones aprendidas, son capaces de desempeñarse bien incluso en tareas que implican objetos deformables, telas y líquidos, lo cual ha sido tradicionalmente muy difícil para los robots».
Detalles técnicos:
El modelo de comportamiento robótico de TRI aprende de las demostraciones hápticas de un profesor, combinadas con una descripción lingüística del objetivo. A continuación, utiliza una Política de Difusión basada en IA para aprender la habilidad demostrada. Este proceso permite desplegar un nuevo comportamiento de forma autónoma a partir de docenas de demostraciones. Este enfoque no solo produce resultados consistentes, repetibles y eficaces, sino que lo hace con una enorme rapidez.
Entre los principales logros de la investigación de TRI para este novedoso desarrollo se incluye lo siguiente:
- Política de Difusión: TRI y nuestros colaboradores en el grupo del profesor Songen la Universidad de Columbia desarrollaron un nuevo y poderoso enfoque de IA generativa para el aprendizaje del comportamiento. Este enfoque, denominado Política de Difusión, permite una enseñanza fácil y rápida del comportamiento a partir de la demostración.
- Plataforma robótica personalizada: La plataforma robótica de TRI está hecha de manera específica para llevar a cabo tareas de manipulación con dos brazos de gran destreza, con especial enfoque en permitir la retroalimentación háptica y detección táctil.
- Línea de producción: Los robots de TRI ya han aprendido 60 habilidades de destreza, con el objetivo de alcanzar cientos para finales de este año y 1,000 para finales de 2024.
- Drake: Parte de nuestra receta (no tan) secreta es Drake, un diseño para robótica basado en modelos que nos proporciona un conjunto de herramientas y una plataforma de simulación de vanguardia. El alto nivel de realismo de Drake nos permite desarrollar tanto en simulaciones como en la realidad a una escala y velocidad mucho mayores de lo que sería posible de otro modo. Nuestro conjunto interno de robots se construye utilizando los marcos de optimización y sistemas de Drake, y hemos creado a Drake de código abierto para catalizar el trabajo de toda la comunidad de robótica.
- Seguridad: En TRI, la seguridad radica en el centro de nuestros esfuerzos en materia de robótica. Hemos diseñado nuestro sistema con sólidas medidas de seguridad, impulsadas por Drake y nuestro paquete de control robótico personalizado, para asegurar que nuestros robots respeten las garantías de seguridad como no colisionar consigo mismos ni con su entorno.
La Política de Difusión fue publicada en la conferencia Robotics Science and Systems 2023. Puede encontrar información técnica adicional en el blog de Medios de TRI.
Participe en nuestra sesión de preguntas y respuestas en vivo de LinkedIn el 4 de octubre de 1 p. m. a 2 p. m. ET / 10 a. m. – 11 a. m. PT, para tener la oportunidad de aprender más y escuchar directamente al equipo de investigación en robótica de TRI. Inscríbase para el evento en la página de LinkedIn de TRI.
Acerca del Instituto de Investigación Toyota
El Instituto de Investigación Toyota (TRI) lleva a cabo investigaciones para amplificar la capacidad humana, centrándose en hacer que nuestras vidas sean más seguras y sostenibles. Bajo la dirección del Dr. Gill Pratt, el equipo de investigadores de TRI desarrolla tecnologías para el progreso de la energía y los materiales, la inteligencia artificial centrada en el ser humano, la conducción humana interactiva, el aprendizaje automático y la robótica. Fundado en 2015, TRI tiene oficinas en Los Altos, California, y Cambridge, Massachusetts. Para obtener más información sobre TRI, puede visitar http://tri.global.
Contacto de TRI para los medios:
Wendy Rosen
Directora sénior de Comunicaciones
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FUENTE Toyota Research Institute
