Este robot ha aprendido a andar por sí solo

Cada cierto tiempo asoman por las redes nuevos vídeos de robots que son capaces de correr, saltar o bailar mejor que la mayoría de los asistentes a una boda. Detrás de estos vídeos tan populares hay años de trabajo para perfeccionar esos movimientos, pero un nuevo estudio demuestra que los robots también pueden aprender a andar solos.

Para conseguir que un robot haga una cosa tan complicada como es andar lo normal es que haya que programar hasta el último detalle de sus movimientos. El ensayo-error de toda la vida. Se prueban cosas y se van ajustando según fallan, luego se vuelve a probar y a corregir hasta lograr un resultado satisfactorio.

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El coste de estas pruebas suele ser enorme y cualquier error puede terminar en una catástrofe de varios miles de dólares. Los investigadores del departamento de robótica de la Universidad de California, Berkeley, han decidido saltarse estas pruebas preliminares y aplicar con Cassie, un robot que es todo piernas, un método muy parecido al que se emplea en la inteligencia artificial.

Cassie aprendió a andar primero en un entorno virtual mediante dos simuladores. El primero utilizaba una recreación digital del robot a la que se le enseñó a andar usando una amplia base de datos con los movimientos de otros robots. Con todo lo aprendido pasó al segundo simulador que imita con gran precisión las condiciones físicas del mundo real. Una vez superadas estas pruebas, el modelo del robot del simulador virtual se instaló en el de verdad.

Desde el primer momento, Cassie fue capaz de andar con gran soltura. Podía ir hacia delante, hacia atrás, ir hacia los lados o girar. Luego lo sacaron a la calle y comprobaron que las lecciones aprendidas en el simulador funcionaban también en el mundo real.

Luego empezaron las perrerías. Para evaluar su estabilidad lo empujaron con un palo, le pusieron obstáculos debajo de los pies y le soltaron peso encima sin que Cassie lo supiera. El robot superó todas las pruebas sin problemas. El experimento fue un éxito, incluso cuando el robot se quedó medio cojo de la pierna derecha al fallarle dos de sus motores fue capaz de corregir sus movimientos para seguir caminando.

Este método de aprendizaje es inédito en robots de este tamaño, pero Google Robotics ya lo empleó con éxito hace justo un año en una versión muchísimo más pequeña. Por alguna razón le pusieron de nombre Minotaur ('minotauro', en español), aunque en el tamaño que se espera de una poderosa criatura mitológica, el robot de Google ocupaba más o menos como una Roomba.

Minotaur aprendió a andar en pocas horas por sí mismo gracias a técnicas de aprendizaje reforzado. Con este método el robot toma información de su entorno y aprende a base de recibir una recompensa cada vez que toma la decisión correcta.

Los investigadores de Google Robotics hicieron pruebas en las que Minotaur caminaba sobre distintos tipos de superficies, aunque todas esas pruebas fueron realizadas dentro de las cuatro paredes de su laboratorio. Según ellos, su robot solo necesitó ayuda cuando se caía o si salía del área destinada al experimento.

Sehoon Ha, uno de los ingenieros que lideraron el estudio, reconoce que es difícil conseguir replicar este experimento en el mundo real. Ese es uno de los grandes problemas que afrontan estos robots y la razón por la cual son más populares en los vídeos, que se hacen casi siempre en condiciones controladas, que en el mundo real.

Descubrimientos como este demuestran que ya existe la capacidad computacional para hacer que evolucionen. El problema está en el ‘hardware’. "Estos vídeos pueden hacer creer a algunas personas que se trata de un problema resuelto y fácil" afirma Zhongyu Li, investigador de la Universidad de California, Berkeley, y uno de los autores del estudio de Cassie. "Pero aún nos queda un largo camino por recorrer para que los robots humanoides funcionen de forma fiable y vivan en entornos humanos".