“Cuando un humano aprende un nuevo objeto, le echa un vistazo, le da la vuelta, le pregunta qué es y luego es capaz de reconocerlo de nuevo en todo tipo de escenarios y condiciones de forma instantánea”.
Intel Labs, en colaboración con el Instituto Italiano de Tecnología y la Universidad Técnica de Múnich, ha presentado un nuevo enfoque para el aprendizaje de objetos basado en redes neuronales. Se dirige específicamente a aplicaciones futuras como los asistentes robóticos que interactúan con entornos no restringidos, incluso en la logística, la asistencia sanitaria o el cuidado de ancianos. Esta investigación es un paso crucial para mejorar las capacidades de los futuros robots de asistencia o fabricación. Utiliza la computación neuromórfica a través de nuevos métodos interactivos de aprendizaje online de objetos para permitir que los robots aprendan nuevos objetos después de su implementación.
Utilizando estos nuevos modelos, Intel y sus colaboradores demostraron con éxito el aprendizaje interactivo continuo en el chip de investigación neuromórfico de Intel, Loihi, midiendo hasta 175 veces menos energía para aprender una nueva instancia de objeto con una velocidad y precisión similares o mejores en comparación con los métodos convencionales que se ejecutan en una unidad central de procesamiento (CPU). Para conseguirlo, los investigadores implementaron en Loihi una arquitectura de red neuronal de espigas que localizaba el aprendizaje en una sola capa de sinapsis plásticas y daba cuenta de las diferentes vistas de los objetos reclutando nuevas neuronas a demanda. Esto permitió que el proceso de aprendizaje se desarrollara de forma autónoma mientras se interactuaba con el usuario.
La investigación se publicó en el artículo “Aprendizaje continuo interactivo para robots: un enfoque neuromórfico”, que fue nombrado “Mejor artículo” en la Conferencia Internacional sobre Sistemas Neuromórficos (ICONS) de este año, organizada por el Laboratorio Nacional de Oak Ridge.
“Cuando un humano aprende un nuevo objeto, le echa un vistazo, le da la vuelta, le pregunta qué es y luego es capaz de reconocerlo de nuevo en todo tipo de escenarios y condiciones de forma instantánea”, afirma Yulia Sandamirskaya, líder de investigación en robótica del laboratorio de informática neuromórfica de Intel y autora principal del artículo. “Nuestro objetivo es aplicar capacidades similares a los futuros robots que trabajen en entornos interactivos, permitiéndoles adaptarse a los imprevistos y trabajar de forma más natural junto a los humanos. Nuestros resultados con Loihi refuerzan el valor de la informática neuromórfica para el futuro de la robótica.”
El white paper (documento PDF de 10 páginas en inglés) está disponible en este enlace. No requiere registro.
