Robots humanoides bailan a la perfección con los humanos gracias a la IA
La inteligencia artificial avanza cada día y el sistema llamado ExBody2 hace que los robots humanoides puedan bailar de manera sincronizada con los humanos.
El software desarrollado por investigadores de la UC San Diego, UC Berkeley, MIT y Nvidia permite a los robots humanoides realizar movimientos realistas basados en escaneos detallados y visualizaciones rastreadas en movimiento de los humanos.
En un artículo publicado en la revista Live Science se informa que los investigadores esperan que los robots humanoides puedan realizar una gama mucho más amplia de tareas imitando los movimientos humanos con mayor precisión.
¿Cómo funciona el software de movimiento de la inteligencia artificial?
ExBody2 trabaja tomando movimientos simulados basados en escaneos de captura de movimiento de los humanos y traduciéndolos en datos utilizables para que el robot los reproduzca.
Para construir esta base, el equipo recopiló datos de captura de movimiento de cientos de voluntarios. Estos movimientos incluían desde tareas simples como caminar y pararse, hasta maniobras complejas como rutinas de baile y golpes precisos.
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“Al aprender a imitar este tipo de movimiento, el robot puede adquirir rápidamente una amplia variedad de comportamientos humanos”, dijo Xuanbin Peng, investigador de la Universidad de California en San Diego, a la revista New Scientist.
El entrenamiento se llevó a cabo utilizando aprendizaje por refuerzo, una técnica en la que la inteligencia artificial aprende por ensayo y error a partir de ejemplos exitosos.
En la actualidad, el conjunto de datos de ExBody2 se centra en gran medida en los movimientos de la parte superior del cuerpo.
El conjunto de datos de los investigadores contiene más de 2 mil 800 movimientos, de los cuales mil 919 provienen del conjunto de datos del Archivo de la Moción Captura de Formas de Mutinización (AMASS).
Se trata de un gran conjunto de datos de los movimientos humanos, incluyendo más de 11 mil movimientos humanos individuales y 40 horas de datos de movimiento detallados, destinados al aprendizaje profundo no comercial cuando una red neuronal está entrenada en grandes cantidades de datos para identificar o reproducir patrones.
