Ingeniería: 'análisis de robots'

 Para lograr verdaderos robots multiuso, capaces por ejemplo de ayudar en las tareas domésticas ajustándose a la rutina y al estilo de vida de cada hogar, hay que conseguir primero que estos robots sean bien conscientes de sus propias limitaciones, y hacia ese objetivo están trabajando ya unos robotistas del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), dependiente del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos.
Los robots más exitosos de la actualidad tienden a ser usados en entornos fijos y cuidadosamente controlados, tales como factorías, o para realizar tareas domésticas relativamente sencillas como por ejemplo aspirar o fregar el suelo de una habitación.
Llevar a cabo secuencias complejas de acciones en un entorno desordenado y dinámico, como por ejemplo un hogar, requerirá que los robots sean más conscientes de las cosas que desconocen y que por tanto necesitan averiguar. Eso se debe a que un robot no puede determinar con facilidad, echando un vistazo a una cocina en la que nunca ha estado, dónde están los vasos, o los platos, por ejemplo, o qué prefiere comer la familia para cenar. Para averiguar estas cosas, necesita abrir los armarios de cocina y mirar dentro, o hacer una pregunta.
"Me gustaría crear un robot que pudiera entrar por primera vez a una cocina, después de haber estado antes en otras cocinas pero no en esa, y fuese capaz de guardar debidamente los alimentos recién comprados", resume con un ejemplo la robotista Leslie Pack Kaelbling. El robot en ese caso debería ser capaz de identificar una nevera, así como los comestibles que deben ser guardados en ella, y actuar en consecuencia, valiéndose de suposiciones razonablemente seguras. Pero para ello es vital que sea consciente de sus propias limitaciones. Kaelbling y Tomás Lozano Pérez han diseñado un sistema para hacer precisamente eso. Dicho sistema calcula constantemente el nivel de incertidumbre del robot acerca de una tarea determinada.
El sistema se basa en un módulo llamado componente de estimación de estado, que calcula las probabilidades de que un objeto sea lo que el robot piensa que es, o esté donde el robot cree que puede encontrarlo. De esta manera, si el robot no está lo bastante seguro de que un objeto sea el que él está buscando, porque las probabilidades de que sea ese objeto son demasiado bajas, sabe que necesita reunir más información antes de realizar cualquier acción.
Este sistema también simplifica el proceso de desarrollar una estrategia para llevar a cabo una tarea dada. Esa simplificación la logra al crear su plan por etapas a medida que avanza. Siguiendo este nuevo proceso de razonamiento, el robot crea un plan para la primera etapa de su tarea y comienza a ejecutarlo antes de concebir una estrategia para el resto de la tarea. Eso significa que en lugar de crear una estrategia grande y complicada, que consuma una gran cantidad de tiempo y potencia de cómputo, el robot puede crear muchos planes más pequeños a medida que avanza, una manera de "pensar" más "espontánea" y en algunos aspectos más similar al pensamiento humano.