Un método de aprendizaje innovador para la colaboración entre humanos y robots
Para gestionar el funcionamiento en entornos cambiantes y realizar una amplia gama de tareas, los robots deben contar con sistemas que les permitan aprender continuamente capacidades nuevas y adaptar las que ya poseen a entornos nuevos. Además deben colaborar con humanos en entornos dinámicos. Para abordar estos retos, el proyecto financiado con fondos europeos CONVERGE (Convergent human learning for robot skill generation) se dispuso a mejorar un marco destinado a la generación y la adaptación de modelos de capacidades robóticas aprendidas. Su objetivo general era aumentar la efectividad de este método de aprendizaje de capacidades robóticas al hacer que el robot aprenda al mismo tiempo que un operador humano. El proyecto CONVERGE trató sobre dos problemas de aprendizaje con un humano implicado, esto es, la transferencia eficaz de conocimientos hacia los robots y el control compartido. En lo relativo a la transferencia de conocimientos, se investigó el aprendizaje humano y robótico simultáneo aplicado a la síntesis de un controlador autónomo dedicado a varias tareas ejemplares como un péndulo invertido compuesto por un carro y una varilla y la aceleración de una esfera en una traviesa. Los resultados muestran que cabe lograr un aprendizaje convergente mediante control compartido dinámico en el marco de aprendizaje simultáneo y que los controladores autónomos resultantes son más eficaces que el aprendizaje secuencial con un humano implicado utilizado normalmente. Es más, si bien el aprendizaje simultáneo suele parecer más complicado para los legos, su rendimiento puede aprovecharse para generar políticas autónomas de mayor rendimiento. Esto se logra mediante una transición suave desde la intervención humana completa hasta el control autónomo total, pasando por el control compartido. En el estudio del control compartido se emplearon robots antropomórficos. En la tarea de equilibrio de una esfera, el objetivo es equilibrar una pelota en una bandeja unida al extremo del efector o del brazo robótico. La tarea se comparte entre el humano y el robot. Ambos agentes tratan de lograr el objetivo, si bien el robot debe deducir el objetivo del humano colaborador observando su comportamiento. Esto crea un sistema de hombre y máquina acoplado y complejo, pero los resultados experimentales apuntan a que la adaptación humana crea un sistema de control compartido en el que se aprovechan los aspectos más positivos del control tanto humano como robótico, esto es, la esfera llega a equilibrarse antes que si se contase con el humano o con la precisión del robot por separado. Curiosamente, en experimentos posteriores se muestra que se facilita el aprendizaje humano en condiciones de control compartido a pesar que hay que resolver un problema de mayor complejidad en comparación con el control remoto de un robot pasivo. Por último, emplearon una variante del sistema de control compartido —en la que el humano es responsable del control del brazo y el robot del control de los dedos— en un ejercicio de síntesis de capacidades autónomas en las que se intercambiaron esferas en un sistema de brazo y mano robóticos antropomórficos. Este ejercicio demostró la versatilidad del método de control robótico con un humano implicado para acciones de control compartido y síntesis de conocimientos. En suma, el marco de CONVERGE podría revolucionar el proceso de diseño y programación de sistemas robóticos al permitir una colaboración que aprovecha las sinergias de combinar las capacidades de ambas partes en beneficio del rendimiento.
Palabras clave
Robots, CONVERGE, aprendizaje humano convergente, capacidades robóticas, control autónomo
