Desde aprendizaje por refuerzo, hasta aprendizaje supervisado, son algunos de los métodos por los cuales los robots pueden aprender en las industrias
Cada vez más se observan a robots en diferentes industrias realizando tareas complejas. Sin embargo, para lograr altos niveles de autonomía y eficiencia, estos deben poder adaptarse a entornos dinámicos e inciertos.
Denis Pineda, presidenta regional de Universal Robots, compartió con NotiPress algunos métodos y técnicas utilizados para enseñar a los robots cómo aprender de sus propias experiencias. Además, de realizar sus trabajos, también llegan a interactuar con humanos y otros agentes, así como generalizar sus habilidades en diferentes ámbitos.
Uno de los enfoques más populares para entrenar robots para adaptarse a entornos dinámicos es el aprendizaje por refuerzo. Este es una rama del aprendizaje automático, el cual permite a los robots aprender de sus propias acciones sin instrucciones o supervisión explícitas. Por medio de algoritmos, pueden explorar su entorno, probar diferentes acciones y recibir retroalimentación según sus resultados.
Al optimizar su función de retroalimentación, los robots pueden aprender a hacer tareas alineadas con sus objetivos, tales como llegar a una ubicación, evitar obstáculos o manipular objetos.
Otro aspecto importante es la interacción humano-robot, el cual estudia cómo los humanos y robots se comunican, colaboran y coexisten. Este método puede ayudar a los robots a aprender de la orientación, retroalimentación, demostración o imitación humanas, así como a comprender las intenciones y comportamiento humano.
Un tercer método, explicó Pineda, es entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos por medio del aprendizaje por transferencia. Este es una técnica que permite a los robots aprovechar su conocimiento y habilidades existentes para aprender nuevas tareas. Puede ayudar a los robots a generalizar sus habilidades en diferentes escenarios mediante la transferencia de información o políticas importantes de una fuente a otro objetivo.
También se utiliza el metaaprendizaje, pues permite aprender mejorando sus procesos, algoritmos o parámetros de aprendizaje. Además, puede ayudar a los robots a adaptarse rápida y eficientemente en nuevas tareas o dominios, aprendiendo de una variedad de experiencias. Asimismo, puede ayudar a los robots a hacer frente a la incertidumbre, aprender a manejar el ruido, la ambigüedad o variabilidad de datos.
El aprendizaje curricular es una estrategia que organiza el proceso de aprendizaje de los robots en una secuencia de tareas o lecciones, de fácil o difícil, simple a complejo o de específico a general. Esta herramienta puede ayudar a los robots a aprender de manera más eficiente y efectiva, brincándose desafíos, comentarios y orientación adecuados.
Además, puede apoyar a los robots a adquirir habilidades jerárquicas, modulares o de composición, basándose en sus conocimientos previos. El aprendizaje curricular también puede mejorar el rendimiento, diversidad y transferibilidad en varios dominios, como juegos, robótica o procesamiento de lenguaje natural.
Como sexto método está el aprendizaje supervisado, el cual es una técnica para permitir a los robots aprender de sus propios datos sin necesidad de etiquetas. Los algoritmos permiten generar señales de supervisión, explotando la estructura, regularidad o causalidad de datos o del entorno.
Asimismo, el aprendizaje supervisado puede ayudar a aprender representaciones, funciones o incorporaciones ricas y significativas. Adicionalmente, puede ayudar a los robots a lidiar con la incertidumbre, aprendiendo a estimar su propia confianza, incertidumbre o error.