Un grupo de expertos en robótica de la Universidad de Berkeley (California) creó una base de datos llamada RoboNet, que recoge imágenes de vídeo de robots ejecutando ciertas acciones, como sacar una taza de una mesa. La idea es que cualquiera pueda descargar estos datos y usarlos para entrenar una red neuronal y enseñarle a reproducir el mismo movimiento, incluso si nunca antes ha interactuado con una taza, según informó MIT Technology Review.
Sudeep Dasari, investigador principal de este avance, y sus colegas tienen como objetivo hacer más eficiente el proceso de aprendizaje de las máquinas y lograr que puedan imitarse entre ellas. "El truco, por supuesto, es tener mucha información y recopilar innumerables horas de vídeo para nutrir la base de datos", recoge la publicación.
Uno de los hándicaps habituales a la hora de enseñar a los algoritmos, es que una vez que un robot ha dominado un movimiento, debe pasar por el mismo proceso de aprendizaje para mover cualquier otra cosa. Si el entorno cambia, estos sistemas generalmente tienen que comenzar de nuevo y la intención de los investigadores es que RoboNet evite esto. "Sirve para compartir experiencias robóticas", dicen. La idea es que cualquier máquina pueda aprender de la experiencia de otra y ya se han grabado unos 15 millones de frames de vídeos sobre tareas, utilizando siete tipos diferentes de robots.
Este enfoque está inspirado en otras bases de datos que partían con objetivos similares, como la base de datos de ImageNet con 14 millones de imágenes estáticas acompañada de un texto que explica lo que se muestra creada por investigadores de la Universidad de Princeton. Esta base de datos es utilizada por algunas de las redes neuronales más poderosas de la actualidad y los expertos aseguran que ImageNet ha sido clave para que la visión artificial sea tan buena como los humanos para reconocer objetos.