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Una mano robótica autodidacta entiende cómo resolver el cubo de Rubik

El pasado 15 de octubre el equipo de investigadores de OpenAI anunciaros sus avances en relación a su mano robótica que lleva por nombre «Dactyl«. Esta mano que lleva un largo tiempo siendo desarrollada ha logrado, finalmente, resolver un cubo de Rubik de manera eficiente.

Hace exactamente un año el laboratorio de inteligencia artificial OpenAI anunció los avances del entrenamiento de la mano, especificaron para ese momento que ya el robot podía manipular el cubo con «gran destreza«. Y desde entonces la mano ha logrado crear su propio método de aprendizaje para adaptarse al cubo.

Vía: OpenAI

Sobre el aprendizaje de Dactyl

Como se mencionó, la mano fue creada con el objetivo de aprender de forma autodidacta y esto se logró a través del «Algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo«. El cual instruye al objeto sobre qué acciones debe tomar en base al entorno en que se encuentre.

Por lo que, el Software ayuda a la mano a crear nuevos movimientos a partir de dos redes neuronales que son parte del Software de inteligencia artificial. Estas redes fueron entrenadas con simulaciones de diferentes entornos que ayuda improvisar sobre tareas complejas como lo hace el ser humano.

Superando los obstáculos

Los investigadores lograron que el entrenamiento de la mano pasase de una simulación digital a una simulación en el mundo real. Este éxito representa la mayoría del trabajo, pues la mano logra aprender a través de las simulaciones.

Esto quiere decir que el Software puede crear ajustes para controlar el cubo ante cualquier situación que provoque una interrupción en el proceso. Un ejemplo fueron las pruebas con manos robóticas, bandas flexibles, peluches, entre otros.

Vía: OpenAI

Según el laboratorio OpenAI, en el 80% de los casos la mano logra resolver el cubo de Rubik sin dificultad alguna. Solo en el 20% restante no lo logra, esto debido a la dificultad extrema que se le impone para analizar los resultados del proceso.

Finalmente, el hecho de que la mano robótica «Dactyl» logre resolver este ejercicio demuestra que el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo puede aplicarse en el mundo real y no solo en tareas informáticas.

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