Nuevos ojos para que los robots identifiquen objetos en el desorden

Objeto en el desorden. Foto la hora: CHRISTINE DANILOFF, MIT / Europa Press/dpa.

MADRID
Agencia dpa / (Europa Press) –

Una nueva técnica desarrollada por el MIT (Massachusetts Institute of Technology) logra habilitar a los robots para identificar rápidamente objetos ocultos en una nube de datos tridimensional.

Este método recuerda cómo algunas personas pueden dar sentido a una imagen de “Ojo Mágico” con un patrón denso si la observan de la manera correcta. Sus aplicaciones abarcan desde los carros sin conductor a los espacio de trabajo con asistentes robóticos.

Los robots suelen “ver” su entorno a través de sensores que recopilan y traducen una escena visual en una matriz de puntos. Piense en el mundo de, “Matrix”, excepto que los puntos 1 y 0 que ve el personaje ficticio Neo se reemplazan por puntos, muchos puntos, cuyos patrones y densidades delinean los objetos en una escena en particular.

Las técnicas convencionales que intentan seleccionar objetos de tales nubes de puntos, o nubes de puntos, pueden hacerlo con velocidad o precisión, pero no con ambas.

Con su nueva técnica, los investigadores dicen que un robot puede seleccionar con precisión un objeto, como un animal pequeño, que de otro modo se oculta en una densa nube de puntos, a los pocos segundos de recibir los datos visuales.

El equipo dice que la técnica se puede utilizar para mejorar una serie de situaciones en las que la percepción de la máquina debe ser rápida y precisa, incluidos los automóviles sin conductor y los asistentes robóticos en la fábrica y el hogar.

“Lo sorprendente de este trabajo es que, si te pido que encuentres un conejo en esta nube de miles de puntos, no hay forma de que puedas hacerlo”, dice Luca Carlone, profesora asistente de aeronáutica y astronáutica y miembro del Laboratorio del MIT para Sistemas de Información y Decisión (LIDS). “Pero nuestro algoritmo es capaz de ver el objeto a través de todo este desorden. Así que estamos llegando a un nivel de rendimiento sobrehumano en la localización de objetos”.