ARMAR el Robot

ARMAR ha aprendido a reconocer los objetos comunes que se encuentran en una cocina, tales como tazas de varios colores, platos, cajas de cereales, y responde a los comandos para interactuar con estos objetos, sea para ir en su búsqueda  o para ponerlos en el lavavajillas por ejemplo. Un ejemplo de las tareas que ARMAR ha aprendido a llevar a cabo es poner una mesa, y es capaz de hacer esto incluso si una copa se coloca en su camino. El robot calcula que la copa se encuentra en su trayectoria, se desplaza para no tocarla ni volcarla y realiza su traslación a un costado de ella antes de continuar con su tarea. El coordinador del proyecto, Tamim Asfour del Instituto de Tecnología de Karlsruhe en Alemania, dijo que las tareas del robot se pueden dividir en tres componentes fundamentales: la comprensión de órdenes verbales, la creación de representaciones de objetos en su sistema de proceso de datos (además de calcular o prever las acciones que en el futuro podrá realizar con él), y el empleo apropiado de las condiciones anteriores para encontrar la manera adecuada de llevar a cabo el comando resultante.

Asfour, dijo que si el robot hubiera tenido que aprender estos tres principios fundamentales bajo los métodos de prueba y error, la tarea cognitiva habría tomado demasiado tiempo. Por este motivo, el equipo de científicos se encargó de trabajar la programación de manera individual en sus tres facetas mientras que el propio robot trabajó sobre el resto del proceso. De este modo, se redujeron de manera considerable el tiempo de ensayo y error, dando instrucciones precisas a ARMAR a través de la programación, por ejemplo de objetos, mediante demostraciones hechas delante del robot por un ser humano. Asfour está convencido que los principales logros científicos de la investigación fueron la de construir un sistema capaz de formar representaciones de objetos gracias a los avances logrados en el nivel sensorial y la planificación de una comunicación verbal y efectiva entre el robot y el programador.
De acuerdo al tipo de pensamiento que ARMAR posee, y gracias a su capacidad de procesar información, ha demostrado que imita la manera en que los seres humanos perciben su entorno en términos que dependen de sus capacidades y habilidades para interactuar con él físicamente.  Esto es similar a la manera en que los bebés y niños pequeños aprenden a explorar el mundo que les rodea e interactuar con los objetos que van encontrando. Cuando aparece en escena un objeto nuevo, suelen tratar de agarrarlo, introducírselo en la boca o golpearlo contra otro objeto. De a poco, y por medio de ensayo y error, los niños aprenden y asimilan, por ejemplo, que un objeto redondo encaja en un orificio redondo, y de esta manera aumenta su “base de datos” de acciones posibles en la vida práctica.
El proyecto PACO-PLUS lleva ya cuatro años de trabajo y fue financiado con 6,9 millones de Euros procedentes del área temática “Tecnologías de la sociedad de la información” (TSI) de la UE con el objetivo de aumentar el desarrollo de robots avanzados, capaces de operar en el mundo real y comunicarse con los seres humanos en el mismo lenguaje en que los humanos lo hacen entre sí. “Los robots humanoides son réplicas artificiales con capacidades perceptivas y motoras complejas y sofisticadas, lo que los convierte en la plataforma experimental más adecuada para estudiar la cognición y el procesamiento cognitivo de la información”, afirma el Dr. Tamim Asfour.