Robot Learning

Los robots preprogramados operan con instrucciones fijas dentro de entornos establecidos, lo que limita su adaptabilidad a cambios inesperados.

Los robots impulsados por IA abordan estas limitaciones a través del aprendizaje basado en simulación, lo que les permite percibir, planificar y actuar de forma autónoma en condiciones dinámicas. Con el aprendizaje de robots, pueden adquirir y refinar nuevas habilidades mediante el uso de políticas aprendidas (conjuntos de comportamientos para navegación, manipulación y más) a efectos de mejorar su toma de decisiones en varias situaciones.

Beneficios del Aprendizaje de Robots Basado en Simulación

Flexibilidad y Escalabilidad

Itere, refine e implemente políticas de robots para escenarios del mundo real mediante una variedad de fuentes de datos a partir de los datos reales capturados por sus robots y datos sintéticos en simulación. Esto funciona con cualquier tipo de robot, como robots móviles autónomos (AMR), brazos robóticos y robots humanoides. El enfoque basado en “primero simulación” también le permite entrenar rápidamente cientos o miles de instancias de robots en paralelo.  

Desarrollo Acelerado de Habilidades

Entrene robots en entornos simulados para adaptarse a nuevas variaciones de tareas sin la necesidad de reprogramar el hardware del robot físico. 

Entornos Físicamente Precisos

Modele fácilmente factores físicos, como interacciones de objetos (rígidos o deformables), fricción, etc., para que reduzca significativamente la brecha entre la simulación y la realidad.  

Entorno de Pruebas Seguro

Pruebe escenarios potencialmente peligrosos de forma segura, sin presentar riesgos de seguridad para los humanos o de daños en los equipos.

Costos Reducidos

Evite la carga de la recopilación de datos y de los costos de etiquetado del mundo real al generar grandes cantidades de datos sintéticos, validar políticas de robots entrenados en simulación e implementar robots más rápido. 

Algoritmos de Aprendizaje de Robots

Los algoritmos de aprendizaje de robots, como el aprendizaje por imitación o el aprendizaje por refuerzo, pueden ayudarles a los robots a generalizar las habilidades aprendidas y a mejorar su desempeño en entornos cambiantes o novedosos. Hay varias técnicas de aprendizaje, que incluyen:

• Aprendizaje por Refuerzo: Es un enfoque de prueba y error en el que el robot recibe una recompensa o una penalización en función de las acciones que realiza. 
• Aprendizaje por Imitación: El robot puede aprender a partir de demostraciones humanas de tareas. 
• Aprendizaje Supervisado: Se puede entrenar al robot con datos etiquetados para que aprenda tareas específicas.
• Política de Difusión: El robot usa modelos generativos para crear y optimizar sus acciones a fin de obtener los resultados deseados.
• Aprendizaje Autosupervisado: Cuando hay conjuntos de datos etiquetados limitados, los robots pueden generar sus propias etiquetas de entrenamiento a partir de datos sin etiquetar, con el fin de extraer información significativa.