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La última prueba de demostración del Biped Robot P1 de la empresa china de tecnología robótica LimX Dynamics muestra la capacidad de la máquina para responder notablemente bien cuando se ve amenazada por un ser humano y atravesar terrenos complejos. Según la empresa, el robot utiliza el aprendizaje por refuerzo para responder a estímulos externos, como objetos en movimiento o baches en un camino. El aprendizaje por refuerzo es un subconjunto de un conjunto de técnicas que se utilizan para entrenar algoritmos de inteligencia artificial, y las últimas noticias sobre la empresa, también llamada Zhuji Dynamics, se basan en su constante desarrollo de tecnologías robóticas.
El robot bípedo P1 de LimX Dynamics navega con éxito por terrenos forestales montañosos mediante aprendizaje por refuerzo
LimX es una empresa de robótica que cuenta en su cartera de productos con un robot humanoide, un robot cuadriplicado y el bípedo P1. En la última prueba de funcionamiento de la plataforma P1, la empresa colocó el P1 en la montaña Tanglang en Shanghai, China. El propósito de la prueba era probar la plataforma en un entorno impredecible caracterizado por un terreno accidentado que requería que el P1 estuviera continuamente consciente de su entorno e incorporara los datos en sus respuestas a través del aprendizaje por refuerzo.
LimX compartió detalles de la prueba en una publicación de Medium. Según la firma, uno de los aspectos más complejos de la prueba fue que, a diferencia de los entornos urbanos, las montañas no tienen escalones ni nivel del suelo uniformes. La prueba del P1 marcó una tercera prueba para toda la cartera de productos de la empresa, con pruebas anteriores que involucraron robots humanoides y cuadriplicados. Este último tuvo lugar en octubre del año pasado y vio al X1 cuadriplicado recorrer lentamente una fábrica de acero en el sur de China.
Como hizo en sus pruebas anteriores, la firma también compartió un vídeo del viaje de trekking del P1. La prueba mostró que el robot trepaba colinas de hierba, se movía alrededor de zanjas, recuperaba su marcha después de tropezar y no sólo permanecía estable después de recibir patadas y tirones, sino que también mantenía la estabilidad después de repetidos golpes en las piernas con un palo. Una inspección minuciosa de las imágenes también reveló que el bastón del entrenador se rompió después de golpear las piernas del robot.
Si bien LimX Dynamics no compartió ningún detalle sobre la distancia que cubrió el P1 durante su primera carrera montañosa, sí proporcionó algunos detalles sobre el entrenamiento del robot mediante aprendizaje por refuerzo.
A diferencia de otras ramas del aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, que se basan en etiquetas de datos o las eliminan para entrenar software, el aprendizaje por refuerzo utiliza recompensas o penalizaciones para permitir que un sistema tome decisiones. Los sistemas de aprendizaje automático se diferencian de los sistemas de inteligencia artificial en su dependencia del aprendizaje autónomo, pero se clasifican bajo el paraguas más amplio de la IA.
LimX destacó que si bien la prueba no utilizó ningún dato relacionado con su entorno para «alimentar» el P1, el robot logró navegar en su complejo entorno de prueba. La empresa espera aplicar tecnologías similares a su robot humanoide, el CL-1. El humanoide completó una prueba a finales de diciembre, en la que subió escaleras y se movió en interiores y al aire libre En esta prueba, el CL-1 incorporó datos de escaleras y otros objetos antes de navegar con éxito a través de ellos.
Puedes echar un vistazo a la prueba de montaña del P1 en el vídeo a continuación.