ST. AUGUSTIN, Alemania, April 20 /PRNewswire/ -- Los investigadores en el proyecto de investigación europeo XPERO han desarrollado un método de aprendizaje mediante máquina, que permite a un pequeño humanoide aprender conceptos matemáticos fundamentales, como la posición y orientación en un sistema de coordenadas. El algoritmo lleva los datos de sensor del robot grabados mientras se mueve por el mundo circundante y crea un modelo, que permite al robot predecir cómo los objetos en su vecindad cambiarán su posición relativa al robot mientras se mueve. "Lo que es trivial para el ser humano, es un problema bastante difícil para un robot", dijeron Jure Zabkar e Ivan Bratko, de la Universidad de Liubliana, los inventores del algoritmo. Nuestro robot tiene menos conocimientos que un bebé. Ver un objeto no significa nada para él. Sólo percibe manchas de color - bordes. Tampoco tiene un sentido de los objetos ni de la posición de un objeto en un sistema de coordenadas ni cómo cambia eso al moverse. Al robot tampoco se le hace aprender un sistema de coordenadas ni cuál es su utilidad. Hemos desarrollado mecanismos, que permiten al robot extraer regularidades en los datos del sensor y traducirlas en modelos o teorías que a su vez permiten al robot explicar y predecir mejor qué pasa en torno a él. Aprender un sistema de coordenadas es sólo una demostración de esta capacidad. Con el mismo algoritmo hemos aprendido conceptos físicos como "movibilidad" de un objeto o "grado de libertad" (número de ejes en y en torno a los que puede moverse un objeto).
Lo que parece un problema de investigación bastante básico, sin embargo, también tiene una importante relevancia tecnológica, dijo Erwin Prassler de la Universidad de Bonn-Rhein-Sieg en Sankt Augustin, Alemania, coordinador del proyecto. El proyecto XPERO dispone las primeras bases para una tecnología que tiene el potencial de convertirse en una tecnología clave para la próxima generación de robots de servicio, que limpian la casa, cortan el césped o sacan brillo a nuestros zapatos. Los productos existentes son dispositivos preprogramados mudos. Sólo pueden realizar una única tarea preprogramada. No pueden realizar ninguna tarea nueva o en condiciones operativas no previstas. Los robots de servicio del futuro podrán aprender conceptos y modelos totalmente nuevos basados en su conocimiento existente y las observaciones de su sensor y con este nuevo conocimiento también realizar nuevas tareas.
El robot de aprendizaje XPERO se demostrará durante la conferencia FET'09 (Future and Emerging Technologies) en Praga, República Checa, del 21 al 23 de abril de 2009.
Para más información, póngase en contacto con:
Prof. Dr. Erwin Prassler
Universidad de Ciencias Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg
Grantham-Allee 20
53757 Sankt Augustin
Alemania
E-mail: erwin.prassler@h-brs.de
Tel: +49-2241-865-257
Móvil: +49-179-129-1079
URL: http://www.xpero.org, http://www.ailab.si/xpero/
Para más información, póngase en contacto con: Prof. Dr. Erwin Prassler, Universidad de Ciencias Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg, E-mail: erwin.prassler@h-brs.de, Tel: +49-2241-865-257, Móvil: +49-179-129-1079
