La ciencia ficción nos ha mostrado robots que son capaces de interactuar de manera natural con nosotros, además de desempeñar tareas que implican un alto nivel de inteligencia. Sin embargo, aún existe un largo trayecto por recorrer, y hoy en día se están haciendo diferentes esfuerzos de investigación y desarrollo para poder integrar diferentes herramientas que permitan que un robot pueda interactuar cada vez mejor con su entorno y con nosotros.

Un reciente aporte en esta área, es la plataforma de desarrollo de robots de Facebook AI “Droidlet” que tiene la capacidad de utilizar procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora (CV) y la integración de algoritmos de aprendizaje automático en proyectos de robótica para facilitar la creación rápida de prototipos de software. Aunque en la actualidad los robots se han programado para realizar aplicaciones específicas, como bailar, correr y recoger objetos, todavía carecen de la capacidad de procesar información a un nivel más profundo.

Droidlet es una arquitectura de agentes, modular y heterogénea, que simplifica la integración de una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático (ML) de última generación en sistemas embebidos y robótica.

Los usuarios de droidlet pueden probar rápidamente diferentes algoritmos de visión por computadora con su robot o reemplazar un modelo de comprensión del lenguaje natural por otro. Droidlet permite a los investigadores crear fácilmente agentes que pueden realizar tareas complejas en el mundo real o en entornos simulados como Minecraft o Habitat.

Droidlet incluye los siguientes módulos e interfaces:

· Un sistema de almacenamiento de información entre módulos.

· Los módulos de percepción pueden procesar información del mundo externo y almacenarla en la memoria.

· Un conjunto de soporte de tareas de bajo nivel para permitir que el robot se adapte a los cambios en el entorno, como moverse un metro hacia atrás y colocar elementos en las coordenadas dadas.

· El módulo del controlador puede decidir qué tarea es necesaria ejecutar de acuerdo con el estado del sistema de almacenamiento.

Según Facebook, los módulos anteriores se dividen en componentes entrenables o heurísticos y dashboards que se pueden usar con otros sistemas robóticos. A través de Droidlet, el sistema de robot puede responder a comandos de voz como ir a la silla negra y usar un analizador semántico neuronal previamente entrenado para convertir el lenguaje natural en un programa que el robot puede ejecutar.

PhD. María de la Paz Rico Fernández.

Fuente:

[1] Introducing droidlet, a one-stop shop for modularly building intelligent agents. Facebook AI

¿Conoces Droidlet de Facebook AI?