Los robots son cada vez más capaces de realizar tareas complejas en diferentes industrias, como la fabricación, logística, atención médica y el entretenimiento. Sin embargo, para lograr altos niveles de autonomía y eficiencia, los robots deben poder adaptarse a entornos dinámicos e inciertos, donde las condiciones pueden cambiar de forma rápida e impredecible. 

¿Cómo se entrena a los robots para hacer frente a tales desafíos? Existen algunos métodos y técnicas que se utilizan para enseñar a los robots cómo aprender de sus propias experiencias, interactuar con humanos y otros agentes, y generalizar sus habilidades en diferentes escenarios.

Uno de los enfoques más populares y poderosos para entrenar robots para adaptarse a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje por refuerzo (RL). RL es una rama del aprendizaje automático que permite a los robots aprender de sus propias acciones, sin necesidad de instrucciones o supervisión explícitas. Los algoritmos de RL permiten que los robots exploren su entorno, prueben diferentes acciones y reciban retroalimentación según los resultados. 

Al optimizar su función de retroalimentación, los robots aprenden a realizar tareas que están alineadas con sus objetivos, como llegar a una ubicación objetivo, evitar obstáculos o manipular objetos. RL también apoya a los robots a lidiar con la incertidumbre, incorporando modelos probabilísticos, inferencia bayesiana o estrategias conscientes del riesgo. 

Otro aspecto importante del entrenamiento de robots para adaptarse a entornos dinámicos e inciertos es la interacción humano-robot (HRI). HRI es el estudio de cómo los humanos y los robots se comunican, colaboran y coexisten en espacios compartidos. Los métodos HRI ayudan a los robots a aprender de la orientación, la retroalimentación, la demostración o la imitación humanas, así como a comprender las intenciones y el comportamiento humano. 

HRI también permite que los robots cooperen con otros robots o agentes, coordinando sus acciones, compartiendo información o negociando roles y responsabilidades. HRI mejora la adaptabilidad, la seguridad y la facilidad de uso de los robots en varios dominios, como la atención médica, la educación o el entretenimiento.

Un tercer método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje por transferencia (TL). TL es una técnica que permite a los robots aprovechar sus conocimientos y habilidades existentes para aprender nuevas tareas o dominios, sin requerir una gran capacitación o recopilación de datos. TL permite a los robots generalizar sus habilidades en diferentes escenarios, como entornos, objetos u objetivos cambiantes, mediante la transferencia de información o políticas relevantes de una fuente a otro objetivo. TL también puede coadyuvar a los robots a superar las limitaciones de la escasez, la diversidad o la calidad de los datos, aumentando sus datos con fuentes sintéticas, simuladas o externas.

Un cuarto método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el meta aprendizaje (ML). ML es un paradigma que permite a los robots aprender a aprender, mejora sus procesos, algoritmos o parámetros de aprendizaje. ML ayuda a los robots a adaptarse rápida y eficientemente a nuevas tareas o dominios, aprende de una variedad de experiencias, contextos u objetivos. ML también puede contribuir a que los robots hagan frente a la incertidumbre, al aprender a manejar el ruido, la ambigüedad o la variabilidad en sus datos o entorno. ML mejora la flexibilidad, la solidez y la escalabilidad de los robots en diversas aplicaciones, como la navegación, la manipulación o la visión.

Un quinto método para entrenar robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje curricular (CL). CL es una estrategia que organiza el proceso de aprendizaje de los robots en una secuencia de tareas o lecciones, de fácil a difícil, de simple a complejo o de específico a general. CL permite a los robots a aprender de manera más efectiva y eficiente, recomienda retos, comentarios y orientación adecuados. 

CL también contribuye a que los robots a adquieran habilidades jerárquicas, modulares o de composición, basándose en sus conocimientos o logros previos. CL mejora el rendimiento, la diversidad y la transferibilidad de los robots en varios dominios, como los juegos, robótica o el procesamiento del lenguaje natural.

Un sexto método para entrenar a los robots para que se adapten a entornos dinámicos e inciertos es el aprendizaje auto supervisado (SSL). SSL es una técnica que permite a los robots aprender de sus propios datos, sin necesidad de etiquetas o anotaciones externas. Los algoritmos SSL permiten que los robots generen sus propias señales de supervisión, explotando la estructura, regularidad o causalidad de sus datos o entorno.
 
SSL ayuda a los robots a aprender representaciones o funciones, que se pueden usar para tareas posteriores, como la clasificación, detección o la segmentación. Con SSL los robots lidian con la incertidumbre, aprende a estimar su propia confianza, incertidumbre o error.



Por Denis Pineda, Presidente Regional en Universal Robots