Artículo de Álvaro Ibáñez (Alvy), Microsiervos

 

Los aparatos y dispositivos que utilizamos en nuestros hogares son cada vez más inteligentes. Algunos, como los robots domésticos –principalmente aspiradoras, pero pronto habrán de ser mucho más que eso– han de interactuar con el entorno, lo cual no siempre resulta fácil. Otros simplemente se instalan en las diferentes estancias como los “altavoces inteligentes” (Google Home, Amazon Echo, Apple HomePod), pero dependen en ocasiones de la acústica de cada lugar, por ejemplo teniendo que “seguir” a la persona mientras se mueve por la casa –o adaptando adecuadamente el sonido si el ambiente es ruidoso.

Para que las inteligencias artificiales que todos esos dispositivos y robots autónomos incorporan aprendan cosas sobre el lugar en que están físicamente deben “practicar”. Esto es así porque normalmente se utilizan técnicas de “aprendizaje automático” y “aprendizaje reforzado” para enseñarles lo que deben hacer y cómo hacerlo bien – una especie de método reiterativo que refuerza los aciertos. Esta tarea de ensayo-y-error hay que repetirla normalmente cientos o miles de veces hasta que funciona bien.

HoME-2

Con el objetivo de facilitar y acelerar ese aprendizaje un equipo de investigadores multidisciplinar ha creado un software llamado HoME. Se trata de un entorno virtual en forma de viviendas imaginarias para que los agentes artificiales aprendan “como si estuvieran en casa”. Esto incluye la generación de escenarios virtuales 3D completos y realistas en los que –casi como en un videojuego– se pueden probar técnicas de visión, audio, semántica (aprender qué es cada objeto), física e incluso la interactuación con diversos objetos u otros agentes.

Parte del problema en el mundo real es que cada vivienda es distinta: diferentes configuraciones de las habitaciones, materiales, condiciones de luz, acústicas… HoMe resuelve esa circunstancia con una amplia base de datos de 45.000 viviendas diferentes para que los agentes artificiales practiquen antes de saltar al terreno. Los más aptos funcionarán en un montón de lugares parecidos pero diferentes.

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Entre otros aspectos en HoME se ha procurado que las imágenes sean suficientemente realistas, que todos los objetos estén correctamente etiquetados semánticamente y que la calidad del audio sea comparable a la real, simulando fuentes de audio mediante técnicas parecidas a las que se emplean para las imágenes fotorrealistas –solo que con ondas de sonido.

Además de eso todas esas miles de casas están “viva” dado que funcionan con lo que se conoce como un motor de simulación de física realista: eso incluye la ley de la gravedad, colisiones, efectos de luz y otros detalles. Si un robot virtual está explorando el entorno podrá tropezar con los muebles, caerse por las escaleras o aprender a llevar con su brazo mecánico una botella de la cocina al salón.

Los fabricantes y expertos en este tipo de dispositivos serán los primeros en aprovechar esta fantástica herramienta. El desarrollo está basado en una plataforma de software llamada OpenAI sin ánimo de lucro, dedicada a crear este tipo de entornos y bases de datos del «mundo real» para el avance de la inteligencia artificial. Pero los beneficiados seamos todos, tan pronto nuestros amigos robóticos y dispositivos inteligentes del hogar se vuelvan más «listos» y hábiles en su convivencia con los humanos.

Fotos | HoME

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