Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Arizona (ASU) ha creado un enfoque computacional que permite entrenar robots en nuevas tareas a través de interacciones basadas en el diálogo. 

Este avance, presentado en un artículo en el servidor de preimpresiones arXiv, fue probado inicialmente con un robot manipulador que aprendió a preparar un sándwich frío. El objetivo principal de esta investigación es facilitar la integración de robots en los hogares para realizar tareas como preparar comidas sencillas. 

El nuevo método

Nakul Gopalan, autor principal del estudio, explicó que este enfoque se centra en las necesidades de los usuarios, utilizando el lenguaje para comunicar instrucciones a los robots. «Queremos que los robots aprendan de los usuarios en lugar de depender de una programación previa para todas las tareas», afirmó.

El equipo había trabajado previamente en métodos para enseñar tareas visuales a robots mediante el diálogo. En este nuevo estudio, han ampliado esa investigación desarrollando un sistema que permite a los robots adquirir habilidades que no poseían previamente, interactuando con los usuarios en tiempo real.

Weiwei Gu, coautor del estudio, destacó que la personalización es clave, ya que los robots deben adaptarse a diferentes tareas para distintos usuarios. «Es imposible preentrenar a los robots con todas las habilidades posibles, por lo que necesitan aprender de los usuarios», dijo Gu.

El sistema desarrollado por los investigadores se basa en un modelo de lenguaje que permite a los robots reconocer cuando necesitan más información. Si un robot no sabe cómo realizar una tarea, pide a los usuarios que la demuestren, permitiendo que el robot aprenda observando y replicando las acciones.

En pruebas realizadas con un robot Franka FR3, el sistema demostró ser capaz de aprender a hacer un sándwich con una precisión del 100% tras cinco demostraciones de los usuarios. 

Más estudios

A pesar de estos resultados positivos, los investigadores reconocen que el proceso de aprendizaje puede ser lento y planean trabajar en soluciones que aceleren la adquisición de habilidades.

Este avance abre la puerta a nuevas aplicaciones de robots en el hogar, y el equipo espera seguir ampliando el sistema para abordar una variedad más amplia de tareas domésticas en el futuro.