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Desde Atlas de Boston Dynamics hasta SayCan de Google, la mayoría de los robots manuales no tienen la destreza necesaria para "sentir" lo que están sujetando. (Si lo hicieran, tal vez un robot de ajedrez no le habría roto el dedo a un niño de 7 años el año pasado). Hacer que un robot "vea", se mueva hacia y agarre un objeto es bastante complicado; agregar la capacidad de sentir ese objeto y ajustar su agarre en consecuencia es un desafío completamente diferente. Pero después de cinco años de experimentación, un grupo de investigadores de la Universidad de Columbia parece haber hecho exactamente eso.

En un documento compartido a través de arXiv (un servidor dedicado a la preimpresión de entradas de revistas académicas), los científicos informáticos y los ingenieros mecánicos dicen que han construido una mano robótica que utiliza retroalimentación táctil y propioceptiva. La propiocepción es la capacidad de sentir el movimiento y la ubicación físicamente, y aunque normalmente se habla de ella en referencia a los músculos y las articulaciones de los seres vivos, la mano robótica demuestra que no es exclusiva de los animales. Junto con la capacidad de aprovechar la retroalimentación táctil, la propiocepción permite que la mano del robot detecte el objeto que sostiene y ajuste su agarre en consecuencia sin la ayuda de una superficie de apoyo pasiva, como una mesa.

El equipo escribe que utilizaron aprendizaje de refuerzo (RL) junto con algoritmos de planificación basada en muestreo (SBP) para entrenar al robot. Usando RL, el robot recibió señales de "recompensa" cuando hizo algo que los investigadores querían y "regañó" de manera similar cuando hizo algo que se suponía que no debía hacer. Técnicamente, el equipo podría haber usado RL solo, pero debido a que esta técnica deja espacio para el error (la más mínima desviación de sus "debería" y "no debería" anticipados lo descartaría), usaron SBP como un suplemento. Cada vez que se recompensaba al robot por hacer algo que se suponía que debía hacer, SBP le permitía agregar una rama a una red digital en constante expansión, que sirve como un conjunto de opciones que el robot puede ejecutar cuando se le presenta una nueva oportunidad.

Este entrenamiento allana el camino para una mano robótica que hace mucho más que recoger objetos. Después de agarrar algo, el robot del equipo de Columbia puede usar sus habilidades propioceptivas para obtener la esencia de lo que está sosteniendo. Esto permite que el robot ajuste la cantidad de presión que usa para mantener el agarre. El robot también puede participar en "caminar con los dedos", en el que mueve los dedos individuales para agarrar mejor lo que sostiene. Mientras se ajusta, el robot mantiene al menos tres dedos sobre el objeto para evitar que se caiga, eliminando la necesidad de mesas u otras superficies. Debido a que el robot no depende de un sensor visual, es tan capaz de ajustar y mantener el agarre en la oscuridad como en un área bien iluminada.

La mano del robot es solo eso, una mano, por lo que tenemos un largo camino por recorrer antes de que veamos robots humanoides que usan técnicas similares para "sentir" lo que están sosteniendo. Sin embargo, una vez que nos acerquemos a ese punto, podríamos ver robots auxiliares más capaces que puedan agarrar, sostener y ajustar la posición de los objetos mejor que los predecesores de hoy.