Robot learning

El concepto robot learning se refiere al sector tecnológico que combina técnicas de aprendizaje automático y de robótica.

Es decir, con aprendizaje automático nos referimos a su acepción más conocida: ‘machine learning’, que es su traducción al inglés. Además, sin ir más lejos, en este artículo nos referimos al concepto como ‘robot learning’ y no como ‘aprendizaje robótico’. Porque en el sector este tipo de tecnologías son muy comunes nombrarlas directamente en inglés debido a su carácter internacional.

Sin embargo, es importante conocer la traducción y origen de la terminología prestada de otros idiomas para utilizarlos de forma correcta.

Características y funciones del robot learning

En el campo de investigación del robot learning, como bien su nombre indica, este trata de aplicar algoritmos de aprendizaje automático a máquinas, específicamente robots. Con ello, lo que se pretende es que un dispositivo tenga habilidades de aprendizaje cuando realiza una tarea. Con el objetivo de poder realizarla mejor con la experiencia adquirida.

Eso sí, con robots nos podemos referir a dispositivos que se dediquen a limpiar la casa, a cocinar, o minar criptomonedas. No tiene por qué ser únicamente un robot bípedo funcional que imite al ser humano.

Por tanto, la industria del robot learning se caracteriza por dotar de cierta autonomía a los dispositivos, para que con la experiencia que vayan ganando las tareas que tengan asignadas realizar las ejecuten de forma eficaz y eficiente.

Ejemplos de uso

En el sector del robot learning hay algunas aplicaciones que son destacadas, algunas de ellas son:

• Drones: Los drones están siendo uno de los pilares en este sector. Ya que se enfrentan continuamente a situaciones cambiantes, tales como el viento, la humedad o cualquier tipo de obstáculo. La industria donde más se está afianzando es la militar, aunque también está en alza su uso en plataformas transporte y envío.
• Domótica: Limpiar una casa o hacerla más eficiente en general necesita de un aprendizaje específico. No es lo mismo configurar una estrategia de ahorro energético en un piso que en una casa, y ni siquiera es lo mismo en 2 pisos del mismo bloque, ya que la orientación, altura y distribución del mismo será clave para lograr un resultado óptimo.
• Conducción autónoma: Empresas como Google o Tesla fueron pioneras en crear los primeros proyectos de vehículos que podían circular sin la necesidad de un conductor.

Luego, en todos estos ejemplos el papel del aprendizaje automático es vital para que el robot pueda adaptarse a situaciones pasadas (mayor eficiencia) o nuevas (búsqueda de la eficacia). Finalmente, aunque se puede ampliar el catálogo de ejemplos, estos son algunos de los que mayor relevancia están teniendo en el mercado.