Por @Alvy — 21 de Abril de 2018

RobotsEvo

Bajo el interesante título de The Surprising Creativity of Digital Evolution la gente de Improble Research –sí, los de los Premios Ig Nobel– ha recogido decenas de anécdotas e historias tan divertidas como reales sobre la «vida artificial» y los desvariados efectos de la evolución. Es el «más vale maña que fuerza» llevado al extremo.

Casi todas las anécdotas proceden del trabajo con simulaciones, entornos virtuales e inteligencia artificial. En muchos de esos sistemas la evolución juega un papel importante: los algoritmos e ideas más aptas sobreviven en siguientes generaciones. Pero cuando los programadores son flexibles, se dejan bugs o no definen con precisión los objetivos o tareas a resolver, pueden suceder cosas muy divertidas.

Los algoritmos evolutivos persiguen un objetivo (ej. «encontrar la salida de un laberinto») modificando ciertas técnicas (ej. «si no hay salida, volver y girar») en a base de ciclos de «evaluar, evolucionar, repetir». Normalmente consiguen en poco tiempo mejorar los sistemas para las tareas encomendadas. Ahora bien, si la evolución generalmente aleatoria hace algo inesperado (por ejemplo, que un ratón robótico «salte los muros del laberinto») se puede conseguir el objetivo aunque no de la forma en que espera el investigador. Es algo un poco mágico, «genial» y desconcertante – pero puede llegar a ser inquietante a la vez.

Entre los ejemplos que se mencionan en el trabajo están todos estos, a cual más curioso y divertido:

  • En organismos geométricos en los que se medía su «capacidad para desplazarse» según la distancia que eran capaces de recorrer en diez segundos en vez de evolucionar pies o movimientos para reptar surgieron seres altos y rígidos que se desequilibraban y caían lejos de la posición inicial al instante. Lo llamaron «la evolución hasta caminar saltando en pértiga»
  • Un algoritmo para revistar algoritmos de ordenación de listas «escritos por humanos» aprendió a reprogramarlos para que borraran las listas. Como una lista vacía siempre está ordenada, objetivo cumplido.
  • Otro algoritmo para asociar ciertos alimentos con «comestible» o «venenoso» aprendió a acertar siempre sin siquiera fijarse en qué alimentos eran: había descubierto que durante el entrenamiento siempre alternaban uno comestible con otro venenoso, así que dio con la pauta perfecta – hasta que lo arreglaron mezclándolos al azar.
  • Unas criaturas digitales que intentaban optimizar sus movimientos gastando la menor cantidad posible de energía aprendieron a aprovechar los errores de redondeo de los cálculos para obtener una especie de «energía gratis» mediante unos movimientos poco intuitivos. Eran imaginarios pero prácticos a la vez – al menos en su mundo simulado.
  • Un algoritmo para diseñar lentes óptimas de forma «evolutiva» resultó ser sobre el papel capaz de mejorar dos veces la resolución de ciertas cámaras. El problema es que proponía fabricar lentes de 20 metros de diámetro y no sería muy práctico para llevarlas encima.
  • Un algoritmo capaz de jugar al cinco-en-raya en un «tablero infinito» ganó en un torneo a todos los contrincantes. Simplemente había aprendido que si jugaba sus movimientos muy, muy, muy lejos los demás programas solían quedarse sin memoria y fallar, ganando así la partida.
  • En un problema simulado sobre cómo aterrizar un avión mediante un cable aplicando ciertas fuerzas en momentos muy determinados un algoritmo evolutivo propuso una fórmula que resultaba en una «fuerza g cero» para el ocupante. Ideal. Pero en realidad lo lograba aplicando una fuerza descomunal al principio del aterrizaje, que destrozaría al avión y al piloto en la práctica – aunque en el software de la simulación se producía un error de cálculo y el resultado era un «cero», el valor considerado perfecto.
  • En un robot de seis patas [foto] el algoritmo evolutivo para caminar «premiaba» la menor cantidad de tiempo de contacto posible con el suelo de las patas. De ese modo podía caminar incluso con una pata dañada. En las simulaciones el robot aprendió un buen día a darse la vuelta y arrastrarse de espaldas lo que contabilizaba el tiempo de contacto de cada pata como «cero».

(Vía Improbable Research.)

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Por Nacho Palou — 20 de Abril de 2018

El robot Daisy de Apple no ensambla móviles sino que los desmonta para extraer piezas, componentes y materiales susceptibles de ser reutilizados o reciclados.

Según Apple Daisy es más eficiente que un trabajador humano: es capaz de desmontar hasta 200 teléfonos por hora, y también extraer materiales valiosos que no se pueden sacar con métodos de reciclaje tradicionales.

Daisy Sorting Table Drop 04192018
Fotografía: Apple.

El robot puede desensamblar nueve modelos diferentes de iPhone aunque no el iPhone X. Una mejora respecto a su predecesor, el robot Liam, un prototipo de 2016 que sólo traba con el iPhone 6.

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Por Nacho Palou — 19 de Abril de 2018

En Wired, A Robot Does the Impossible: Assembling an Ikea Chair Without Having a Meltdown,

La humanidad está hoy un paso más de la singularidad, el momento en el cual las máquinas serán tan avanzadas que los humanos quedarán obsoletos: un robot ha aprendido por sí mismo a montar una silla de Ikea, sin romper nada y sin maldecir.

Los investigadores han utilizado tecnología estándar para construir el robot: dos brazos industriales con sensores de fuerza y una cámara 3D (...) Desde la planificación hasta la ejecución el robot sólo necesitó 20 minutos para montar la silla Stefan de Ikea, muy poco comparado con el promedio humano que es de una vida de miseria. Aunque puede parecer trivial supone un logro para los robots, que se enfrentan a las dificultades de manipular objetos en un mundo construido para las manos humanas.

Aunque esto está muy bien como estudio de laboratorio sobre la manipulación robótica (y como robot pagafantas) el mundo real es bastante más complicado también cuando se confía demasiado en los robots según reconocía hace unos días Elon Musk, que de esto sabe un rato:

Sí, automizar en exceso la cadena de producción de Tesla fue un error. Los humanos están infravalorados.
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Por Nacho Palou — 19 de Abril de 2018

Una publicación compartida de AATB (@aatb_ch) el

Sunny Side Up de AATB es el reloj solar actualizado a 2018. Se trata de un sol robotizado que proyecta luz hacia una barra de metal situada en la pared.

El sol robotizado reproduce los movimientos relativos (posición y velocidad) del Sol de verdad, según el momento del día y la época del año y la sombra de la barra de metal indica cuál es la hora solar en cada momento.

Eso sí: el reloj sale un poco caro porque un brazo robot de Universal Robotics como ese cuesta unos 20.000 euros.

La instalación se puede ver en la Milan Design Week 2018.

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