Un ejemplo de ello es el de un robot de almacén que coge tazas para un pedido y las deposita dentro de una caja que será enviada al comprador. El robot es hábil tomando las tazas de un estante y colocándolas dentro de la caja. Pero si las nuevas tazas son más estrechas que las anteriores y además están colocadas en el estante boca abajo en vez de boca arriba como las previas, este cambio puede obstaculizar la labor del robot, que solo tras la reprogramación aprenderá a manejar estas nuevas tazas en su nueva colocación de partida.

Ahora, una nueva técnica desarrollada por científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos puede hacer que los robots aprendan tareas en cuestión de minutos mediante ejemplos, tal y como somos capaces de hacer los humanos.

Con esta técnica, bastan unas pocas demostraciones realizadas por humanos para que el robot aprenda la nueva tarea. Concretamente, este método basado en el aprendizaje automático (una modalidad de la inteligencia artificial) permite a un robot recoger y colocar objetos cuya estructura o postura no ha visto nunca antes. En 10 o 15 minutos, el robot estaría listo para ejecutar la nueva tarea de recogida y colocación.

 La técnica se basa en una red neuronal diseñada específicamente para reconstruir las formas de los objetos en 3D. Con solo unas pocas demostraciones, el sistema utiliza lo que la red neuronal ha aprendido sobre la geometría 3D de los primeros objetos para manipular los nuevos.

En simulaciones y utilizando un brazo robótico real, el equipo de Anthony Simeonov ha demostrado que su sistema puede manipular eficazmente tazas, cuencos y botellas que el robot nunca antes ha visto, dispuestas en poses que tampoco ha visto previamente. Para lograrlo, el robot necesita solo observar una decena de demostraciones. (Fuente: NCYT de Amazings)