Un equipo de cient\u00edficos mexicanos ha desarrollado un robot de servicio que busca im\u00e1genes y datos en la red para reconocer un objeto, ubicarlo en el espacio m\u00e1s probable en el cual podr\u00eda estar y entregarlo a la persona que se lo haya pedido.<\/p>\n
El proyecto \u201cAprendiendo de Internet\u201d es liderado por Eduardo Morales Manzanares, investigador del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (Inaoe)<\/strong>, en d\u00f3nde han participado estudiantes de maestr\u00eda y doctorado de este centro p\u00fablico de investigaci\u00f3n, ha sido financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda (Conacyt)<\/strong> y consiste en el desarrollo de nuevos algoritmos que permiten a un robot aprender a buscar en Internet un objeto, reconocerlo, localizarlo en un espacio y\u00a0\u00a0finalmente entregarlo al usuario que se lo haya pedido.<\/p>\n Morales expres\u00f3 en entrevista que el proyecto original consiste en que un robot resuelva un problema buscando informaci\u00f3n en Internet. La idea b\u00e1sica es que un usuario le pida un objeto al robot. El robot nunca ha visto el objeto, no lo conoce, pero tiene un mapa del ambiente en el cual va a hacer la b\u00fasqueda, sabe d\u00f3nde se ubica \u00e9l dentro de ese ambiente, sabe d\u00f3nde est\u00e1n el cuarto, la cocina, el ba\u00f1o, el comedor, y tiene acceso a Internet.<\/p>\n \u201cEl robot primero busca informaci\u00f3n sobre ese objeto en Internet, como fotos del objeto, y con eso construye un modelo para poder reconocerlo. Es decir, construye un clasificador que dada una imagen puede decir si el objeto est\u00e1 en esa imagen o no. Tambi\u00e9n busca informaci\u00f3n de cu\u00e1l ser\u00eda el lugar m\u00e1s probable en donde puede encontrar el objeto en la casa. Si estamos hablando de una manzana lo m\u00e1s probable es que sea la cocina o el comedor, no esperas encontrarla en el ba\u00f1o, o es poco probable. Esas dos cosas las hace en paralelo y, una vez que aprende el modelo del objeto y conoce los lugares m\u00e1s probables en donde puede encontrarlo, se va a buscarlo. Para ello sigue una estrategia de b\u00fasqueda: no necesariamente el lugar m\u00e1s probable en el cual puede hallar el objeto es al cual se dirige primero. Por ejemplo, si el lugar m\u00e1s probable para encontrar una manzana es la cocina pero si para ir ah\u00ed tiene que pasar por el comedor, que es el segundo m\u00e1s probable, se va a asomar primero al comedor para ver si est\u00e1 ah\u00ed\u201d, puntualiz\u00f3.<\/strong><\/p>\n El proyecto est\u00e1 tan avanzado que el sistema ya funciona: le piden al robot un objeto, \u00e9ste lo busca en Internet, va por \u00e9l e incluso cuenta con un mecanismo para tomarlo y llev\u00e1rselo al usuario.<\/p>\n \u201cSe trata de un robot de servicio que puede estar en una casa al que le puedes pedir que te lleve los objetos, pero tambi\u00e9n le puedes pedir cosas para las cuales el robot no estaba programado y en lugar de que se pare, puede buscar en Internet y tratar de solucionar el problema. Eso podr\u00eda servir para que el robot, una vez que conoce el objeto y sabe d\u00f3nde est\u00e1, ya no tenga que hacer de nuevo todas estas operaciones. Si le vuelven a pedir una manzana ya la conoce y sabe d\u00f3nde est\u00e1. Puede ir creciendo su conocimiento de los objetos m\u00e1s comunes que hay en una casa y que puede llevarle a un usuario\u201d, asegur\u00f3 el investigador.<\/p>\n Si bien el proyecto \u201cAprendiendo de Internet\u201d ha durado casi tres a\u00f1os, el desarrollo de robots de servicio no es nuevo en el Inaoe<\/strong>. Desde hace a\u00f1os el equipo del Laboratorio de Rob\u00f3tica ha trabajado en robots como Markovito y Sabina que tienen otras capacidades como seguir a un usuario, reconocerlo o interactuar con \u00e9l de alguna forma. Este nuevo proyecto es un paso adelante en las innovaciones del \u00e1rea.<\/p>\n Morales Manzanares subraya que la idea de que el robot aprenda de Internet es atractiva porque es donde hay todo, s\u00f3lo debe saber buscar y discriminar, \u201cy es donde viene la parte complicada porque nosotros hacemos esta actividad de manera natural\u201d.<\/strong><\/p>\n Adelant\u00f3 que en la actualidad su equipo est\u00e1 empezando a trabajar en un robot que aprenda a hacer tareas viendo videos: \u201cYo le doy un video al robot\u00a0\u00a0de c\u00f3mo una persona sirve una jarra, o un vino o agua, y con base en los videos el robot debe aprender esa tarea. Esto trae otros problemas porque el video est\u00e1 en 2D y lo que queremos es que el robot se comporte en 3D. Hemos trabajado en ense\u00f1arle a un robot a hacer una tarea, usando una c\u00e1mara de profundidad en donde ve todos los movimientos y la profundidad de los movimientos de una persona haciendo una tarea. Ahora queremos obtener informaci\u00f3n 3D suficientemente buena a partir de videos en 2D para que el robot aprenda a hacer una tarea\u201d,<\/strong> detall\u00f3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un equipo de cient\u00edficos mexicanos ha desarrollado un robot de servicio que busca im\u00e1genes y datos en la red para reconocer un objeto, ubicarlo en el espacio m\u00e1s probable en el cual podr\u00eda estar y entregarlo a la persona que se lo haya pedido. 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