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Montar muebles de IKEA es tan complejo que ya se usa como problema para poner a prueba algoritmos de movimiento de robots

Montar muebles de IKEA es tan complejo que ya se usa como problema para poner a prueba algoritmos de movimiento de robots
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Con el paso de los años hemos visto a los robots hacerse más inteligentes y hábiles. Ahí tenemos a Atlas, de Boston Dynamics, capaz de hacer algo parecido al parkour, o Spot, que sabe abrir puertas usando un brazo robótico en la zona superior. Todo ello es posible gracias a una IA entrenada para tales efectos, y unos investigadores de la Universidad del Sur de California proponen un sistema que podría ayudar a los robots del futuro en tares más complejas: montar muebles de IKEA en una simulación.

Mediante un "entorno de montajes de muebles de IKEA", los cinco investigadores dicen haber creado el "primer benchmark para probar y acelerar la automatización de los procesos de ensamblaje físico", siendo "un trampolín hacia una nueva era de robots que pueden comprender, planificar y ejecutar hábilmente manipulaciones físicas precisas". Por el momento el proyecto se encuentra en beta, pero las primeras pruebas son de lo más interesantes.

Aprender montando muebles

El simulador, porque es un simulador, está diseñado para que otros desarrolladores puedan poner a prueba sus algoritmos de machine learning en tareas complejas. Como exponen en el artículo publicado en arXiv, "hasta ahora, la mayoría de los benchmarks en el aprendizaje de robots se centran en tareas de manipulación simples y a corto plazo, como agarrar, empujar y apilar. Nuestro entorno es un punto de referencia para tareas sofisticadas de manipulación a largo plazo".

Se ha utilizado MuJoCo para simular las físicas de los objetos y el motor Unity 3D para procesar los gráficos, de forma que el desarrollador puede ver cómo se comporta su algoritmo en tiempo real. En la beta hay disponibles dos robots (Baxter y Sawyer) y diez muebles, pero en la versión 1.0, que verá la luz a lo largo de diciembre de este año pretenden que haya 80 muebles (y sillas, estanterías, mesas...), más robots y soporte para controladores 3D.

Photo 2019 11 26 16 35 43 Estos son algunos de los muebles cuyo montaje se puede simular.

La simulación permite controlar algunas variables como la iluminación de la escena y las texturas, algo pensado para entrenar el algoritmo en diferentes condiciones. Los muebles han sido diseñados uno a uno siguiendo al pie de la letra los manuales oficiales de IKEA, marcando con colores las diferentes partes de los mismos y simplificando algunas tallas y tornillos.

Mediante aprendizaje por refuerzo, el algoritmo prueba diferentes tácticas de montaje hasta que consigue dar con la solución

Cada mueble empieza con una pieza inicial que tiene que unirse con otra. El algoritmo que se está poniendo a prueba aprende solo mediante un sistema de aprendizaje por refuerzo, de forma que si progresa recibe recompensas y si falla se le penaliza. Mediante ensayo y error, el robot acaba dando con la solución. Al ser una simulación, el proceso es mucho más rápido que tener que construir el robot y probar cada iteración de una en una. Una IA se encarga de mover los brazos robóticos, que pueden agarrar, girar y mover las diferentes partes de los muebles usando unas pinzas.

No es cien por cien preciso, puesto que los investigadores hacen uso de conectores. Cada pieza (digamos una pata de la mesa y la madera superior) debe unirse a otra mediante uno de estos conectores (el extremo de la pata y la esquina de la tabla), por lo que cuando el brazo robótico las une en cierta posición y ángulo, la simulación entiende que se ha ensamblado bien, aunque en la vida real no se hubiera ensamblado correctamente.

Aún falta para que los robots estén listos

La idea, como decíamos, es que un desarrollador pueda introducir su algoritmo de aprendizaje automático en la simulación y ponerlo a pruebas en tareas complejas. Este, posteriormente, podría implementarse en robots reales que montarían muebles de verdad, pero para eso la simulación tiene que mejorar. De hecho, los propios investigadores reconocen algunas limitaciones.

Por lo pronto, como afirma Joseph Lim, uno de los cinco investigadores, "si bien aparentemente es muy trivial para los humanos, no es solo que cojamos una parte: tenemos que saber exactamente por dónde agarrarla y con cuánta fuerza". Para el autor, esto que los humanos hacemos casi instintivamente, "es un gran problema abierto a la robótica". Lo mismo sucede con las partes intercambiables, como dos tornillos que se podrían usar indistintamente. La IA tendría que decidir cuál usar.

Además, la simulación no está preparada para usar destornilladores o martillos, por lo que hay pasos que no se podrían completar, de ahí que se haya simplificado el proceso de ensamblaje. Una solución que proponen para esto es el "aprendizaje de imitación". En otras palabras, se podría entrenar al algoritmo enseñándole cómo lo hacemos nosotros para que, posteriormente, imite nuestros mismos pasos. "Observamos cómo los humanos ensamblan los muebles, como si fuera un vídeo, y luego podemos aprender a copiarlo o imitarlo", afirma Lim.

En pocas palabras, parece que todavía queda lejos que un robot venga a casa y monte el mueble solo, aunque no es imposible. Ya en abril de 2018, unos investigadores consiguieron que dos robots montasen una silla Stefan de IKEA. Cada uno de ellos estaba equipado con dos brazos con sensores de presión y una cámara 3D que analizaba las piezas y las encajaba. Los resultados eran prometedores: 20 minutos.

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