lunes, 17 de septiembre de 2012

Alpha Dog, el perro robot del Pentágono que ayudará a las tropas estadounidenses



DARPA es la agencia estadounidense que financia la investigación de proyectos avanzados de «defensa». Ideas originales que puedan dar una ventaja a sus soldados en el campo de batalla. Uno de los proyectos que más ha llamado la atención en los últimos tiempos es AlphaDog, una «mula de carga» mecánica.

AlphaDog se ha diseñado para desplazarse con agilidad por terrenos difíciles, aun cuando lleva una importante carga. Rocas, grandes desniveles, suelo mojado e incluso hielo. Es capaz de recuperarse de resbalones, sortear obstáculos, subir escalones, y seguir a un soldado por donde quiera que vaya.

Durante su desarrollo se han presentado varias versiones. La primera, denominada Big Dog, causó gran revuelo en la red —acumula casi 14 millones de reproducciones en Youtube— por lo «orgánico» y biológico de sus movimientos. Parecía un ser vivo. Era el prototipo destinado a probar la estabilidad y el desplazamiento en terrenos difíciles.

Con un diseño similar se presentó Alpha Dog, destinado a aliviar el peso que tienen que transportar los soldados durante las caminatas. Su objetivo es poder llevar 180kg de peso durante más de 30 kilómetros, y ser más silencioso que Big Dog.




Se ha publicado recientemente el vídeo de la tercera versión. Ésta funciona con un motor de combustión y es capaz de seguir a un soldado concreto de manera autónoma en su camino. Desde DARPA lo denominan LS3, Legged Squad Support —«apoyo con piernas para escuadras»—. Una escuadra es la unidad militar más pequeña, y normalmente se compone de entre ocho y doce soldados.

Según aseguran ellos mismos en la descripción del vídeo, «está diseñado con las escuadras en mente», y es «significativamente más silencioso y rápido» que su antecesor Big Dog. También puede transportar más carga. En julio de 2012 comenzó un ciclo de dos años de pruebas junto con el cuerpo de Marines y la U.S. Army para concluir su desarrollo.

En este periodo se pulirán sus capacidades y se perfeccionará su desempeño en tres tareas diferentes: seguir al líder de cerca, hacerlo con una cierta libertad de movimientos y el viaje autónomo hasta un punto determinado en el mapa, sin apoyo humano.

DARPA mantiene simultáneamente varios proyectos de robots inspirados en animales para ayudar a sus tropas. Desde insectos y pájaros espía a un «guepardo» capaz de correr más rápido que un humano.

Referencia: abc

lunes, 3 de septiembre de 2012

Nico, el robot que está aprendiendo a mirarse al espejo





La nueva generación de robots humanoides podrá reconocer su imagen, o al menos eso intenta un investigador de EEUU que ha logrado que un robot identifique el reflejo de su brazo y le enseña ahora a "mirarse" al espejo.

Se llama Nico, y de momento es tan solo una estructura de cables y tornillos, aunque su creador, Justin Hart, doctorando de la Universidad de Yale, le ha puesto ojos y boca e incluso una gorra, que le dan un aspecto de simpático humanoide.

Su misión: aprender a reconocerse en el espejo para saber interpretar los objetos que tiene alrededor algo que, aparte del hombre, sólo hacen unos cuantos mamíferos y que será un gran paso en el mundo de la robótica.

Hart, científico informático y aficionado a la robótica desde niño, comenzó su doctorado en Yale en 2006 y después de hablar del tema con su director de tesis, el profesor Brian Scassellati, se le ocurrieron las primeras ideas "que se han convertido en esta investigación en curso", según contó a Efe.

'Yo', robot
Su trabajo se ha inspirado en la psicología evolutiva y la neurociencia, y trata de mejorar la robótica mediante la incorporación del "yo" en los procesos de razonamiento robótico.

El robot, ataviado con una camiseta de Yale en sus fotos para la prensa, ya ha sido programado para reconocer su brazo reflejado en un espejo, pero el objetivo de Hart es que pase la prueba del "espejo completo".

Nico "registra el movimiento de su brazo en su campo visual y aprende cómo es la estructura del brazo, cómo se mueve a través del espacio, y la relación entre el brazo y su campo visual", según explicó Hart.

El robot construye con sus dos cámaras una imagen en 3D y 2D de dónde espera ver su brazo después de un movimiento y al detectarse en el espejo, como conoce cómo actúa su brazo, sabe con precisión dónde están los objetos en el espacio sobre el que se refleja.

"Sólo se sabe que unos pocos animales son capaces de utilizar espejos como instrumentos para el razonamiento espacial en formas similares a esta", señaló Hart.

Aprende
Para el científico, lo "emocionante" es que el robot "es capaz de utilizar el conocimiento que ha aprendido sobre sí mismo para razonar sobre una cosa que hay en su entorno, el espejo, de una forma que los robots no habían sido capaces de hacer antes".

El siguiente paso en esta investigación es enseñar al robot a construir una idea de "sí mismo" más amplia que incluya su propia estructura en 3D, no sólo la de su brazo, y también información sobre colores, para que aprenda a reconocerse.

Hart quiere someter al robot a la prueba del "espejo completo", diseñada en 1970 por el profesor Gordon Gallup, que mide teóricamente en animales la capacidad que tienen de reconocer su reflejo en un espejo.

"Aunque se han hecho varios experimentos interesantes con robots y espejos en los últimos años, ninguno ha pasado todavía el test completo", algo que Hart espera que Nico haga en los próximos meses.

Con ese objetivo, su equipo ya ha hecho un trabajo previo para identificar los píxeles específicos que representan la imagen del robot cuando son vistos por la cámara que lleva instalada Nico, que son diferentes del resto de objetos registrados.

Referencia espacial
La importancia de entender el concepto del reflejo permite al robot utilizar el espejo como un instrumento de referencia sobre la posición de los objetos en el espacio según aparecen en el reflejo, en otras palabras, es como si utilizara el retrovisor de un coche.

Según Hart, éste es el primer sistema robótico diseñado para tratar de usar un espejo de esta manera, "lo que representa un importante paso hacia una arquitectura cohesiva que permita a los robots aprender sobre su cuerpo y apariencia a través de la auto-observación".

Referencia: elmundo.es
 

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