Robots entrenados por niños ganan ‘RoboCup’

En el primer estudio de este tipo, los investigadores que investigaban el desarrollo de habilidades motoras usaban senderos generados por niños pequeños para entrenar robots jugadores de fútbol (soccer). En un torneo simulado, descubrieron que cuanto más variada era la marcha infantil, mejor era el rendimiento del equipo robot. Los hallazgos sugieren que la variedad es importante en el desarrollo de habilidades motoras adaptativas y competentes. La investigación también demuestra el potencial del uso del comportamiento infantil para desarrollar Inteligencia Artificial (IA).

El estudio probó robots en juegos simulados. En el primer torneo, los investigadores compararon el rendimiento de un equipo de fútbol de robots entrenado en los caminos naturales de los niños con el de los equipos entrenados en caminos geométricos menos variados, como líneas rectas, círculos y cuadrados. A través de 1,000 partidos de fútbol, el equipo entrenado por los niños ganó constantemente.

En el segundo torneo, se compararon los equipos de robots entrenados en diferentes grupos de senderos reales para bebés. Los investigadores encontraron que el equipo que entrenó con la combinación más variada en cuanto a trayectoria, dirección de los pasos, cantidad de pasos, cantidad de arranques y paradas superaron a los equipos entrenados con rutas menos variadas.

Los autores principales, el Dr. Ori Ossmy y Justine Hoch , de la Universidad de Nueva York, afirman que los resultados indican que la variedad es una característica crucial que respalda el rendimiento de la caminata funcional.

“Los niños deben aprender a generar e interpretar nueva información a medida que avanzan en un mundo dinámico. ¿Pero cómo? Caminar es tremendamente creativo. Ningún paso se repite de la misma manera. Los bebés corren mucho, a menudo sin un objetivo claro o un destino en mente. Aunque esto típicamente se considera un reflejo de la inmadurez, el régimen de entrenamiento naturalmente variado de los bebés puede, de hecho, ser beneficioso para aprender a caminar”.

Ossmy y Hoch dicen que la investigación tiene relevancia para los clínicos y los fisioterapeutas que desean entrenar habilidades motrices funcionales y adaptativas, como caminar. Igualmente interesante es que las observaciones del comportamiento infantil también podrían ayudar en la investigación sobre Inteligencia Artificial.

“Nuestros hallazgos respaldan a un importante volunen de literatura que sugiere que la capacitación para el desarrollo de los bebés puede constituir un currículo ordenado que facilita el aprendizaje y la generalización. Con los avances en tecnología y ciencia de la información que hacen que la recopilación, el almacenamiento y el análisis de conjuntos de datos a gran escala sean manejables, la cuantificación del aporte natural de los niños es cada vez más posible”.

Los investigadores advierten que en el estudio actual no fue posible saber qué aspectos específicos de la caminata variable ayudaron al equipo de robótica infantil a superar a todos los demás equipos. Los estudios futuros a lo largo de estas líneas pueden proporcionar información importante sobre lo que hace que la experiencia diaria de caminar sea tan beneficiosa.

Ahora están utilizando métodos similares para investigar la relación entre los diferentes cursos de capacitación y cómo el error, por ejemplo, la caída, afecta el aprendizaje. Ossmy y Hoch dicen que ven una gran oportunidad para seguir trabajando.

“La ciencia del desarrollo es notoriamente lenta y se beneficia de la velocidad y el control de la simulación de la IA. La IA es notoriamente hambrienta de datos y los investigadores han comenzado a acumular grandes volúmenes de datos sobre niños: “ las máquinas de aprendizaje más flexibles y rápidas de la naturaleza”. Esperamos que nuestros nuevos datos estimulen avances tanto en la ciencia del desarrollo como en la inteligencia artificial”.

Fuente: Frontiers