El trabajo, que utiliza una nueva capacidad para razonar sobre la forma, la función y la unión de piezas no relacionadas, supone un paso significativo hacia la posibilidad de que los agentes inteligentes diseñen herramientas más avanzadas que podrían resultar útiles en entornos peligrosos, e incluso potencialmente mortales.
El concepto puede sonar familiar. Se le llama «MacGyvering», en referencia al nombre de una serie de televisión de los años 80, recientemente reiniciada. En la serie, el protagonista, conocido por su capacidad poco convencional para resolver problemas, utiliza distintos recursos a su alcance. Durante años, los científicos informáticos y otros expertos han trabajado para dotar a los robots de capacidades similares.
En este último trabajo, los investigadores entrenaron a un robot con el nuevo enfoque, le dieron un conjunto de piezas opcionales y le pidieron que fabricara una herramienta específica. Al igual que sus homólogos humanos, el robot primero examina la forma de cada pieza y cómo podría unirse a otra.
Macgyvering nuevas herramientas
Mediante aprendizaje automático, el robot aprende a relacionar forma y función, es decir, qué formas de objeto facilitan un resultado concreto, a partir de numerosos ejemplos de objetos cotidianos. Por ejemplo, al aprender que la concavidad de los cuencos les permite contener líquidos, utiliza este conocimiento al fabricar una cuchara. De forma similar, los investigadores enseñaron a los robots a unir objetos a partir de ejemplos de materiales que podían perforar o agarrar.
En el estudio, los investigadores crearon con éxito martillos, espátulas, cucharones, rasquetas y destornilladores.
«El destornillador fue especialmente interesante porque el robot combinó unos alicates y una moneda», afirma Lakshmi Nair, estudiante de doctorado en la Escuela de Informática Interactiva del Instituto de Tecnología de Georgia. «Razonó que los alicates podían agarrar algo y que la moneda se parecía en cierta medida a la cabeza de un destornillador. Al juntarlos, se crea una herramienta eficaz».
Actualmente, el robot solo está limitado a la forma y a la unión. Todavía no puede razonar de manera eficaz sobre propiedades materiales concretas, un paso crucial para avanzar hacia un escenario del mundo real.
«Las personas razonan que los martillos son resistentes y robustos, por lo que no fabricarías un martillo con bloques de espuma», afirma Nair. «Queremos alcanzar ese nivel de razonamiento en nuestro trabajo, en lo que ya estamos trabajando».
Inspiración espacial
La inspiración para este trabajo procede del Apolo 13, el malogrado séptimo vuelo tripulado del programa espacial Apolo. Tras la explosión, dos días después del inicio de la misión, de un tanque de oxígeno en el módulo de servicio de la nave, los tripulantes tuvieron que realizar modificaciones improvisadas en el sistema de eliminación de dióxido de carbono.
A pesar de un margen de tiempo peligrosamente ajustado y de una tensión extremadamente alta entre todos los que estaban a bordo y en el control de la misión, el rescate tuvo éxito. Nair y sus colaboradores esperan que esta investigación sirva de base para futuras tecnologías robóticas capaces de razonar con mayor rapidez y sin la carga del estrés.
«Consiguieron fabricar este filtro, pero la solución tardó mucho tiempo en surgir», afirma Nair. «Queremos crear robots que puedan ayudar a los humanos en este tipo de escenarios para aliviar la presión que sienten y permitirles idear soluciones innovadoras y, potencialmente, salvar sus vidas».
Los investigadores presentaron su trabajo en la conferencia Robotics: Science and Systems de 2019.
El trabajo contó, en parte, con el apoyo de la National Science Foundation y de la Oficina de Investigación Naval de Estados Unidos.
