¿Cómo le enseñas a un robot a abrir puertas por sí mismo? Los estudiantes de la Universidad de Cincinnati encuentran una manera: A lo largo de los años, las empresas han recurrido cada vez más a la automatización y la robótica para realizar muchos trabajos. Dado que COVID-19 obligó a las personas a permanecer en el interior, muchas empresas han introducido robots para realizar tareas que reducen el contacto humano. Desde limpiar pisos hasta desinfectar, el tipo de tareas que pueden realizar los robots se ha expandido. Sin embargo, cuando se trata de maniobrar en entornos centrados en humanos y realizar tareas simples como abrir una puerta y atravesarla, a los robots les ha resultado difícil. Limitaciones como estas separan a los robots de los humanos. Estudiantes de la Universidad de Cincinnati en Estados Unidos abordaron este problema en simulaciones numéricas tridimensionales.

Ahora están poniendo en práctica su idea y construyendo un robot autónomo capaz de abrir puertas y encontrar un enchufe de pared para recargar. Aunque es un mero avance, puede hacer que los robots, que aspiran y ayudan a navegar en edificios de oficinas, aeropuertos y hospitales, sean un poco más independientes. Estos robots son parte de una industria de $ 27 mil millones, que incluye fabricación y automatización.

El estudio fue publicado en la revista Acceso IEEE y el sistema debería tardar otro año en madurar. Yufeng Sun, estudiante de doctorado en la universidad y autor principal del estudio, dijo que desarrollar un robot autónomo para abrir una puerta por sí mismo está lleno de trampas.

Los robots deberían poder saber cuánta fuerza se necesita para abrir puertas. Algunos investigadores han intentado escanear una habitación completa para crear modelos 3D para robots. Pero este método requiere mucho tiempo y solo funcionará para una parte en particular que haya sido escaneada.

Sun dijo que los estudiantes universitarios están utilizando el aprendizaje automático para superar este desafío. Esto permite que el robot se “enseñe” a sí mismo a abrir una puerta. Puede llevar tiempo al principio, pero el robot mejora con cada error, dijo Sun. «El desafío es cómo transferir esta política de control aprendida de la simulación a la realidad, a menudo denominada el problema ‘Sim2Real'».

Las simulaciones numéricas suelen tener solo entre un 60 y un 70 por ciento de éxito en las aplicaciones del mundo real, agregó Sun.