Auto: Kamila Barca, Business Insider

El Entorno de montaje de muebles de Ikea —IKEA Furniture Assembly Environment en inglés— es el nombre del nuevo espacio de simulación para desarrollar algoritmos, entrenar y preparar a los robots del futuro que automatizarán el ensamblaje de muebles.

"Un entorno visualmente realista que simula la tarea de montaje de muebles como un paso hacia la manipulación autónoma", explica el programa llevado a cabo por 5 investigadores de la Universidad de Cornell, Nueva York, Estados Unidos.

Si para un humano es difícil montar un mueble de Ikea con su raciocinio y manual de instrucciones, imagínate para un robot. Eso sí, no es nada "nuevo".

Uno de los mayores impedimentos para el empleo de esta inteligencia artificial es la estandarización de los muebles y los propios robots. Pero Ikea ya había dado este paso antes y, por ende, sus muebles son cada vez más "manejables". Investigadores en Singapur consiguieron armar su famosa silla Stefan en sólo 20 minutos con mano de obra totalmente autónoma. Por lo que este proyecto podría ir más allá.

Esta vez, ahorrándose los costes de construir una máquina e ir reparando cada fallo y pieza, lanzarán un simulador para que los desarrolladores pongan a prueba algoritmos de machine learning para tareas tan complejas como el ensamblaje de un mueble. De hecho, la planificación de tareas integrales de alto nivel y el control sofisticado de estos pasos, es lo que ha motivado el desarrollo de un algoritmo para que las máquinas nos ahorren este esfuerzo en el futuro.

En diciembre de 2019 estará disponible la primera versión beta del simulador en GitHub —una de las plataformas de desarrollo de códigos y lenguajes de programación que más está creciendo. Tendrán disponibles más de 80 modelos diferentes de muebles y con el fin de ir "hacia una nueva era de robots que pueden comprender, planificar y ejecutar hábilmente manipulaciones físicas precisas".

Para ello, el programa cuenta con la simulación de 3 modelos de robots diferentes:

  • Cursor, compuesto por 2 cursores flotantes e independientes, se centra en la resolución de la base de la planificación y razonamiento del problema de coger objetos de bajo nivel.
  • Sawyer, con la misma disponibilidad para la simulación de entorno que Baxter, utiliza 7 brazos robóticos DoF que facilitan el control sobre el espacio de trabajo y el resultado final.
  • Baxter, cumple la misma función, pero sólo cuenta con 2 brazos de robot.
    Estos 2 últimos necesitarán coger las partes de los muebles de forma realista con las pinzas de los extremos de sus brazos, no como el robot Cursor.

Para poder desarrollar estas habilidades, el simulador cuenta con varias capas que ponen a prueba a la inteligencia artificial: renderizado realista —es decir, representación gráfica—, escena configurable con varios tipos de iluminaciones, texturas y colores, y etiquetas de fondo real como la posición del objeto, la forma o mapas de profundidad.

Además, mejoran sus habilidades gracias a los programas de recompensa y penalización, y tareas de planificación a largo plazo. Primero decidirían qué piezas coger, luego las partes que van a colocar, las alinearían y las fijarían.

Limitaciones del simulador de montaje de muebles de Ikea

Sin embargo, no todo es tan sencillo como lo parece ni estos robots serán capaces de sustituir la mano de obra humana en cuanto consigan que el código funcione en armonía. Las máquinas que simulan esta tarea, se preparan para un aprendizaje de percepción, es decir, imitación de lo humano. Pero no consigue un resultado 100% realista.

"En lugar de simular tornillos, el entorno permite conectar 2 partes si 2 conectores están cerca y bien alineados" —es decir, el simulador aprueba que el robot conecta las partes cuando hace coincidir 2 de ellas donde deberían encajar. Además, para el robot, cada pieza se concibe como una, y no asimila partes de muebles diferentes como iguales, no atornilla, ni tiene la capacidad de utilizar un martillo, pero sí sabe dónde debería hacerlo.

Hasta ahora, el único problema que pende de un hilo para una próxima actualización —que ya han prometido antes de lanzar la beta— es esta simulación. "En la próxima versión, planeamos permitir que una pieza de mobiliario reemplace a otra idéntica", detallan en el programa.

Este artículo fue publicado originalmente en Business Insider

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