Por @Alvy — 27 de Marzo de 2019

El TossingBot de la Universidad de Princeton es un robot capaz de «aprender a lanzar objetos arbitrarios», lo cual es otra forma de ganar velocidad y ser más versátil. En su entrenamiento se utilizan piezas de colores y cajas de plástico que quedan fuera de su alcance: la forma de colocar cada objeto en su sitio es lanzarlo por los aires. Y para aprender, nada mejor que el más antiguo de los métodos: «ir probando y a ver qué ocurre».

El brazo articulado debe aprender primero a asir correctamente los objetos de la mejor forma posible y luego algunos detalles sobre su centro de gravedad, la forma y la fricción; en otras palabras, recibir una especie de cursillo acelerado de aerodinámica. Se pueden tener en cuenta algunas reglas físicas para «apuntar» en el lanzamiento pero los cálculos son demasiado complicados.

El método de aprendizaje profundo (deep learning) parece especialmente apropiado en este caso, porque los cálculos físicos no sólo son complicados sino muy propensos a fallos por problemas de precisión y la propia aleatoriedad del proceso. En cambio aprendiendo mediante lanzamientos, ensayo y error es capaz de colocar en su sitio unas 500 piezas por hora, recogiendo unas 600 y acertando el 85% de las veces. Una marca propia de buen tirador de baloncesto.

El vídeo es muy didáctico y explica primero las bases del problemas, las posibles soluciones y detalles que se aprenden a tener en cuenta (no es lo mismo un plátano de madera que una pelota de ping-pong) y cómo se despliegan las redes neuronales en este proceso de aprendizaje y puesta en marcha. Sumamente interesante.

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