Cassie, el robot bípedo que es capaz de correr 5 km sin pararse

Cassie, el robot bípedo que es capaz de correr 5 km sin pararse Universidad Estatal de Oregón Omicrono

Tecnología

Cassie, el robot deportista que corre 5 km sin tener que parar

Este robot compuesto por solo dos piernas ha logrado mantener el ritmo en una carrera de 5 kilómetros, un logro que amenaza el liderazgo y popularidad de Boston Dynamics.

31 julio, 2021 16:01

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Ver robots andando o corriendo ya no es tan sorprendente gracias a los videos virales que protagonizan los robots de Boston Dynamics. Sin embargo, otros proyectos como Cassie presentan avances prometedores al poder correr de forma constante durante 5 kilómetros, aunque lo más probable es que no le veamos nunca participar en un carrera en España.

Cassie es un robot diseñado por investigadores de la Universidad Estatal de Oregón y la OSU Agility Robotics. Desde 2017, estudiantes de esta institución han trabajado con él para explotar las opciones de aprendizaje profundo en robots y su mayor logro ha sido esta última carrera de 5 kilómetros. 

Con una sola carga de la batería y sin la ayuda de ninguna correa, ha completado el recorrido en 53 minutos, 3 segundos. No es un ritmo muy alto, casi se podría decir que va trotando más que corriendo y ha perdido aproximadamente 6 minutos por un problema técnico. Sin embargo, la importancia de esta carrera no radica en el tiempo conseguido, sino en cómo ha conseguido realizar la hazaña.

Aprendiendo por refuerzos

Los investigadores que trabajan con Cassie utilizan lo que se conoce como aprendizaje profundo por refuerzo (Deep Reinforcement Learning) para incrementar las habilidades del robot. Se trata de uno de los campos de investigación más prometedores del mundo de la Inteligencia Artificial. "El aprendizaje por refuerzo profundo es un método poderoso en IA que abre habilidades como correr, brincar y subir y bajar escaleras”, explica Yesh Godse, un estudiante en la OSU.

Esta técnica de aprendizaje profundo utiliza refuerzos negativos y positivos para conseguir que la máquina aprenda a realizar una tarea. Es un método más cercano al sistema de aprendizaje natural de los seres vivos. A la máquina se la permite interactuar en un entorno real o simulado en el que tiene que tomar decisiones. Si el resultado es negativo, la máquina no volverá a tomar esa decisión, mientras que si es positivo la repetirá en el futuro.

Cassie, robot bípedo corre 5 km

A lo largo de los 5 kilómetros de recorrido, Cassie realiza infinitos ajustes analizando el entorno con el objetivo de seguir corriendo y mantenerse en pie. Durante el recorrido, Cassie ha sufrido dos caídas por sobrecalentamiento del sistema y por tratar de hacer un giro demasiado rápido. 

Esto demuestra las dificultades que aún presenta la robótica actual, cuyo factor más limitante ha sido la comprensión de la locomoción de los animales. Modelos como Cassie, que se inspira en las avestruces para caminar, ayudan a mejorar los conocimientos en este ámbito científico e impulsar el desarrollo de robots bípedos.

"Además del trabajo de logística como la entrega de paquetes, los robots bípedos eventualmente tendrán la inteligencia y seguridad para ayudar a las personas en sus propios hogares" ha explicado Jonathan Hurst, director del proyecto.

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