Nuevo avance: mejora de la toma de decisiones robóticas con el algoritmo Spectral Expansion Tree Search

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Jamie Olivos
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Robots analizando datos con visuales de toma de decisiones rápidas.

MadridInvestigadores de Caltech han desarrollado un nuevo algoritmo para mejorar la toma de decisiones en robots autónomos. Este método, denominado Búsqueda de Expansión Espectral (SETS), está inspirado en las estrategias empleadas por AlphaZero de Google, famoso por jugar al ajedrez y Go. A diferencia de AlphaZero, que opera en rejillas definidas, SETS está diseñado para los entornos cambiantes e impredecibles que los robots enfrentan en el mundo real.

SETS puede integrarse con diversos tipos de robots. Algunos de los aspectos más destacados de este algoritmo son su flexibilidad y su amplia gama de aplicaciones.

  • Versatilidad: Se aplica a cualquier sistema robótico, desde drones hasta vehículos autónomos.
  • Eficiencia: Completa un ciclo de toma de decisiones en aproximadamente una décima de segundo.
  • Adaptabilidad: Equilibra la exploración y explotación para identificar rápidamente las acciones óptimas.

SETS puede simular rápidamente miles de rutas posibles. Con cada decisión, un robot puede sortear obstáculos, evaluar distintas situaciones y elegir el mejor camino a seguir. SETS ayuda a los drones a volar con fluidez en condiciones de viento y a los coches autónomos a mantenerse seguros en carreteras sinuosas al optimizar sus movimientos de manera rápida y precisa.

Este avance es crucial para la robótica ya que proporciona una manera rápida y flexible de tomar decisiones en tiempo real. Anteriormente, los robots tenían dificultades para encontrar rutas de manera suficientemente rápida para ser prácticos. Muchos de los métodos más antiguos tardaban demasiado en calcular, lo que los hacía inapropiados para tareas en tiempo real. SETS resuelve este problema mediante un equilibrio inteligente entre la exploración de nuevas opciones y el uso de información conocida. Esto permite a los robots responder a su entorno y prepararse para situaciones imprevistas.

SETS tiene aplicaciones que van más allá de los experimentos científicos. A medida que las tecnologías autónomas se vuelven más esenciales en áreas como el transporte, la salud y la defensa, crece la necesidad de una toma de decisiones rápida y confiable. Experimentos prácticos con drones y coches autónomos demuestran que estas tecnologías son viables y pueden mejorar la seguridad y el rendimiento en situaciones desafiantes.

SETS no solo es un avance técnico; también mejora la fiabilidad, capacidad de respuesta e inteligencia de los sistemas autónomos, alterando la manera en que interactúan con su entorno.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.ado1010

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Benjamin Rivière, John Lathrop, Soon-Jo Chung. Monte Carlo tree search with spectral expansion for planning with dynamical systems. Science Robotics, 2024; 9 (97) DOI: 10.1126/scirobotics.ado1010

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