El trabajo con la masa, impredecible en su forma, implica desafíos para los autómatas. “El sistema que desarrollamos permitirá una mejor creatividad artificial”, dice el responsable de este artefacto capaz de hacer pizzas.
A los ojos de un robot, un bollo de masa cruda es como la poesía: deformable, impredecible, compleja para encuadrar en una ecuación matemática. Sin embargo la robótica es obstinada: así como hay máquinas que se animaron a la creatividad literaria, un nuevo sistema robótico aprendió a amasar pizzas.
El ingenio surge de las entrañas del célebre Instituto Tecnológico de Massachusetts, más específicamente de su división CSAIL dedicada a los avances en inteligencia artificial, que en este terreno demasiado fangoso para las máquinas se adentraron junto a investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de California en San Diego. El sistema lleva por nombre DiffSkill, en referencia a esta “habilidad diff”, por “diferencial” y a la vez “dificultosa”.
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Los investigadores demostraron que su método puede realizar tareas de manipulación complejas, como cortar y esparcir la masa, o juntar trozos de masa alrededor de una tabla de cortar, superando a otros sistemas de aprendizaje automático.
Según explica Xingyu Lin, estudiante del MIT CSAIL y autor del artículo que presenta a DiffSkill, el método que crearon se acerca a cómo los humanos planificamos nuestras acciones. “Tenemos una especie de planificador a nivel superior que nos dice aproximadamente cuáles son las etapas y objetivos que debemos alcanzar”, dice.
– ¿Cómo surgió la idea de crear este sistema que hace pizzas?
– La idea de DiffSkill está inspirada en un trabajo anterior, en el que un simulador ayuda a resolver tareas de corto plazo de manera eficiente y precisa, aunque es incapaz de realizar cualquier tarea a largo plazo y de usar diferentes herramientas. Nosotros nos planteamos extraer algunas de sus habilidades y a la vez aprender nociones abstractas para resolver tareas más complejas.
– Señalaste que trabajar con masa es difícil para los robots ya que el constante cambio de forma dificulta su representación en ecuaciones. ¿Se aplica una lógica similar a los autómatas que abordan tareas creativas, por ejemplo escribir poesía?
– El sistema que proponemos puede servir para que los robots sean más creativos. La clave es que, en lugar de enseñarle a una máquina a completar una tarea específica, le estamos mostrando habilidades. Luego, el robot puede aprender a resolver diferentes tareas componiendo esas destrezas.
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A medida que la biblioteca de destrezas se vuelve más diversa, el autómata también puede volverse más capaz y encontrar soluciones creativas para nuevas tareas que no ha visto antes. Para acciones como pintar, también puede imaginar que ciertas habilidades se aprenden primero, pero luego se pueden componer de diferentes maneras.
– Más allá de las pizzas y la creatividad, ¿para qué otras tareas puede ser útil un sistema como DiffSkill?
– La idea detrás de nuestro sistema es general a otras tareas que requieren el uso de habilidades para resolver problemas más complejos. Estoy particularmente interesado en su aplicación en la manipulación robótica. Esto podría incluir tareas como ensamblar muebles, doblar ropa u otros pasos en la preparación de alimentos. También podría usarse para ayudar a que personas con movilidad reducida puedan vestirse.
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El secreto del sistema propuesto es el aprendizaje en dos etapas, que permite a los robots abordar asuntos que le resultan complejos, por ejemplo la manipulación de la masa. Así, la pizza es para este método una excusa para zambullirse en acciones de difícil concreción.
En una de las simulaciones, el robot usa una espátula para levantar la masa sobre una tabla de cortar y luego emplea un rodillo para aplanarla. En otro, manipula una pinza para recoger la masa del mostrador, la coloca en una espátula y la lleva a una tabla de cortar. En la tercera tarea, el robot corta una pila de masa por la mitad con un cuchillo y luego usa una pinza para transportar cada pieza a diferentes lugares.
¿Qué hay en el futuro para el sistema que surgió haciendo pizzas y que aspira a más tareas que aquella? Lin dice en diálogo con TN Tecno que apuran su ingenio para que salga del laboratorio y ofrezca beneficios verdaderos. “Esto implica construir una mejor representación de la geometría 3D del mundo y superar la brecha entre la simulación y el mundo real”, cuenta.