Los investigadores de Imperial College London y el Dyson Robot Learning Lab han presentado recientemente Render and Diffuse (R&D), un método que unifica acciones robóticas de bajo nivel y las imágenes RGB utilizando representaciones 3D virtuales de un sistema robótico. Este método podría facilitar el proceso de enseñar nuevas habilidades a los robots, reduciendo la cantidad de demostraciones humanas requeridas por muchos enfoques existentes.
El método R&D permite a los robots aprender de manera más eficiente la relación entre las imágenes y las acciones que deben realizar para completar una tarea. Utiliza renderizaciones virtuales del robot para que este pueda «imaginar» sus acciones dentro de la imagen y un proceso de difusión aprendido que refina estas acciones imaginadas, resultando en una secuencia de acciones necesarias para completar la tarea.
Este método ha demostrado mejorar las capacidades de generalización de las políticas de robótica y ha sido probado en la realización efectiva de seis tareas cotidianas utilizando un robot real. Estas tareas incluyeron desde bajar la tapa del inodoro hasta abrir y cerrar un cajón. El uso de modelos 3D de robots y técnicas de renderizado ampliamente disponibles hace que R&D simplifique significativamente la adquisición de nuevas habilidades y reduzca los requisitos de datos de entrenamiento.
Los investigadores están entusiasmados con las posibilidades que abre este método para futuras investigaciones y su potencial aplicación en otras tareas que los robots podrían abordar. Además, los resultados prometedores podrían inspirar el desarrollo de enfoques similares para simplificar el entrenamiento de algoritmos para aplicaciones robóticas. La combinación de esta metodología con modelos de imágenes potentes entrenados con datos masivos de Internet es un área especialmente emocionante para investigar en el futuro.
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