El método que emplea la IA almacena segmentos relevantes que le permiten al robot Spot seleccionar solo los objetos relevantes para cumplir su función.
Boston Dynamics
Un equipo de investigadores, liderado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), EE.UU., ha desarrollado un nuevo método que permitiría al perro robot aprender a buscar objetos en función de la tarea que se les asigne mediante instrucciones de voz, comunicó Live Science.
Su nuevo método, llamado Clio, usa una combinación de inteligencia artificial (IA) y la visión por computadora, que ayuda a robots cuadrúpedos a concentrarse en los objetos, según un estudio publicado en la revista IEEE Robotics and Automation Letters.
El Clio aprovecha la teoría del 'cuello de botella en la informática', según la cual, la información se comprime de tal manera que una red neuronal, una colección de algoritmos de aprendizaje automático para imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información, solo selecciona y almacena segmentos relevantes.
Siguiendo el método Clio, un robot recibe una lista de tareas y, en función de esas tareas, determina solo las partes de su entorno inmediato que sean relevantes para sus tareas, ignorando todo lo demás.
Captura de pantalla
VIDEO: El perro robot Spot de Boston Dynamics ya puede hablar usando ChatGPT
"Por ejemplo, supongamos que existe una pila de libros en la escena y mi tarea es simplemente conseguir el libro verde. En ese caso, empujamos toda esta información sobre la escena a través de este 'cuello de botella' y terminamos con un grupo de segmentos que representan el libro verde", explicó el primer autor del estudio, Dominic Maggio.
Boston Dynamics' robot dog Spot can now 'play fetch' — thanks to MIT breakthrough https://t.co/NhCS4pZ8lx
— Live Science (@LiveScience) October 31, 2024
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