Si algún día no te apetece cocinar, ahora ya no hará falta que pidas comida a domicilio, te la harán en tu propia cocina. Mobile ALOHA, un hardware de código abierto que enseña a manipular de forma bimanual sistemas robóticos mediante una teleoperación económica. Este avance en robótica solventa las barreras del aprendizaje imitativo tradicional, que usualmente se limita a manipulaciones sobre superficies planas, abriéndose paso a entornos más dinámicos y reales.
Gracias a su combinación de una base móvil y una interfaz de teleoperación completa, Mobile ALOHA eleva las capacidades del sistema ALOHA preexistente de Google Deepmind, especializándose en la imitación de tareas de manipulación móvil complejas.
Introducing 𝐌𝐨𝐛𝐢𝐥𝐞 𝐀𝐋𝐎𝐇𝐀🏄 — Hardware!
A low-cost, open-source, mobile manipulator.One of the most high-effort projects in my past 5yrs! Not possible without co-lead @zipengfu and @chelseabfinn.
At the end, what’s better than cooking yourself a meal with the 🤖🧑🍳 pic.twitter.com/iNBIY1tkcB
— Tony Z. Zhao (@tonyzzhao) January 3, 2024
Este sistema pone énfasis en la recolección de datos para el aprendizaje y replicación de una variedad de actividades realizadas usualmente a dos manos por humanos. Algunas de estas actividades incluyen acciones como voltear y servir comida, abrir armarios de cocina para almacenar utensilios pesados, realizar tareas sencillas de limpieza con utensilios de cocina y utilizar y acceder a ascensores.
Los investigadores han encontrado que con apenas 50 demostraciones por tarea, el entrenamiento conjunto puede incrementar las tasas de éxito en hasta un 90%
Esta mejora significativa posiciona a Mobile ALOHA como una herramienta capaz de manejar situaciones complejas y variables, marcando un hito para su implementación en aplicaciones del mundo real y trascendiendo los límites convencionales de la robótica.
Además, Mobile ALOHA destaca por su costo asequible, lo que lo convierte en una opción viable y efectiva para impulsar la investigación en robótica. Este sistema utiliza el clonado de comportamiento supervisado, aplicando datos de la teleoperación para entrenar al robot en la realización autónoma de tareas.
Hitos anteriores
El año 2023 fue testigo de progresos notables en robótica. Por ejemplo, Boston Dynamics mejoró su robot Atlas para tareas de construcción más complejas, mientras que Microsoft entrenó a ChatGPT para manejar un brazo robótico y un dron.
Built Robotics presentó el RPD 35, un robot de pilotaje solar, y las empresas de robótica recibieron inversiones significativas en abril. El software Viam se lanzó al público, brindando soporte a desarrolladores de robots, y se desarrolló un robot recolector de tomates impulsado por ChatGPT.
Elon Musk con Tesla está avanzando en el desarrollo de su robot humanoide, Optimus. Las presentaciones de septiembre demostrando habilidades de yoga y de diciembre de 2023 manipulando objetos delicados como huevos, evidencian la evolución de Optimus.
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