Investigadores de la Universidad de Stanford han mejorado su robot estático ALOHA construyendo una versión totalmente móvil que puede entrenarse para realizar tareas domésticas.
Para que un robot sea útil en una serie de tareas generalizadas tiene que poder moverse y disponer de una gama completa de movimientos de precisión para sus brazos. Hemos visto algunas demostraciones impresionantes de esto en robots como el Optimus de Tesla, pero a menudo son caros o no están disponibles.
El año pasado, Tony Zhao dirigió un equipo que desarrolló ALOHA, un sistema HArdware de código abierto y bajo coste para controlar un robot bimanual, o de dos brazos. Las primeras demostraciones de las capacidades de ALOHA eran impresionantes, pero el robot era estático y sólo actuaba sobre los objetos que tenía delante en un escritorio.
Con Móvil ALOHA, el equipo dirigido por Zhao y Zipeng Fu creó un robot capaz de navegar por un entorno complejo como una casa para abrir un abanico de nuevas aplicaciones.
El robot era capaz de cocinar, limpiar un vino derramado en la encimera, ordenar sillas o llamar a un ascensor.
Algunas pueden parecer triviales, pero conseguir que un robot haga algo como llamar a un ascensor no es fácil. Tiene que llegar al ascensor desde puntos de partida potencialmente diferentes, localizar con precisión un botón de 2 cmx2 cm, pulsarlo con la fuerza justa y entrar en el ascensor.
Aprendizaje por imitación
La clave para que el robot aprenda nuevas habilidades es un proceso de aprendizaje por imitación a partir de demostraciones humanas. A menudo esto se hace utilizando vídeos o conjuntos de datos como RT-X de Google. Con Mobile ALOHA, los investigadores utilizaron esos conjuntos de datos, pero también adoptaron un enfoque diferente. El robot está equipado con una interfaz que permite que un operario se fije a él para controlarlo mientras realiza una tarea.
Después de demostrar una tarea 50 veces, se puede retirar la interfaz de anclaje y Mobile ALOHA completará con éxito la tarea hasta 90% de las veces.
El aprendizaje por imitación es muy útil para enseñar nuevas habilidades a los robots, pero tiene sus propias dificultades, sobre todo en dominios que requieren gran precisión. Mobile ALOHA utiliza un nuevo algoritmo llamado Action Chunk with Transformers (ACT) que el equipo de Zhao desarrolló el año pasado.
El algoritmo ACT mejora la eficacia al predecir las acciones en trozos, lo que reduce la complejidad de las tareas.
Con Mobile ALOHA, los investigadores afirman ser "los primeros en descubrir que el coentrenamiento con conjuntos de datos de manipulación estática mejora el rendimiento y la eficacia de los datos de las políticas de manipulación móvil".
Esto significa que la abundancia de conjuntos de datos existentes creados con robots estáticos también podría ser muy útil para entrenar a los móviles.
¿Qué te dije hace unos días? 2024 es el año de la robótica. Mobile-ALOHA es un hardware robótico de código abierto capaz de realizar tareas de destreza bimanual, como cocinar (con teleoperación humana). Muy pronto, el hardware dejará de ser un obstáculo en la búsqueda de... pic.twitter.com/vMi3XkqKeh
- Jim Fan (@DrJimFan) 4 de enero de 2024
Accesible y asequible
Por muy impresionantes que sean las demostraciones, el hardware estándar y el bajo coste de la solución hacen que Mobile ALOHA resulte especialmente interesante.
El robot está controlado por un ordenador portátil normal con una GPU Nvidia 3070 Ti (8 GB de VRAM) y un procesador Intel i7-12800H. El portátil recibe secuencias de vídeo de tres cámaras web Logitech C922x RGB, cada una de ellas con una resolución de 480×640.
El robot funciona con una batería de 1,26 kWh que también sirve como contrapeso de 14 kg para evitar que vuelque.
La factura total de Mobile ALOHA ascendió a $32.000. No está nada mal teniendo en cuenta que se trata de un prototipo. Si se pusiera en producción, Mobile ALOHA podría ser mucho más barato que eso. Y el hecho de que sea de código abierto significa que pronto podrían crearse múltiples desarrollos de hardware para la plataforma, lo que abarataría aún más los costes.
Elon Musk predijo que el robot Optimus de Tesla se vendería a un precio aproximado de $20k. Sin embargo, en la página web de Tesla sigue sin aparecer el botón "Añadir al carrito", por mucho que estés dispuesto a pagar por uno.
Con Mobile ALOHA disponemos ahora de una gran solución de software y hardware que apunta a que tendremos robots domésticos mucho antes de lo que pensábamos.
