FluidLab: una nueva herramienta de simulación para robots


Investigadores del MIT han desarrollado una herramienta de simulación diseñada para ayudar a los robots a aprender tareas fluidas complejas como el arte del café con leche y la manipulación del aire.

investigadores crearon "laboratorio de fluidos," un entorno de simulación con diversas tareas de manipulación relacionadas con la dinámica de fluidos compleja. Crédito: Alex Shipps/MIT CSAIL vía Midjourney
Los investigadores crearon "FluidLab", un entorno de simulación con diversas tareas de manipulación relacionadas con la dinámica de fluidos compleja. Crédito: Alex Shipps/MIT CSAIL vía Midjourney

Imagina un picnic ventoso junto a un río. Una servilleta de papel se aleja flotando, pero tú creas olas con un palo y las desvías hacia la orilla. El agua sirve como medio de transmisión de energía, lo que permite la manipulación sin contacto directo. Los humanos interactúan fácilmente con los líquidos, pero los robots luchan con esta tarea. Verter un café con leche es factible, pero prepararlo requiere habilidades sofisticadas.

Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL, por sus siglas en inglés) del MIT han desarrollado una herramienta de simulación para ayudar a los robots a aprender tareas fluidas complicadas, desde arte latte hasta manipulación del aire. Ubicado en un entorno virtual versátil, incluye varios desafíos sólidos, líquidos y multilíquidos. Los investigadores probaron algoritmos de aprendizaje robótico en FluidLab para superar los desafíos del sistema de fluidos. Con métodos de optimización inteligentes, lograron transferir el aprendizaje de la simulación a escenarios reales.

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Fantasía líquida

La investigación de manipulación robótica se ha centrado principalmente en objetos rígidos, descuidando tareas complejas y fluidas debido a los riesgos de seguridad y el costo. Sin embargo, la manipulación de líquidos implica complejas interacciones con los sólidos, como se ve en el remolino, la mezcla y la agitación de los objetos a base de agua en los helados. El simulador de FluidLab admite el acoplamiento de materiales en tareas fluidas que requieren interacciones y manejo precisos. El sistema utiliza Taichi, un lenguaje integrado de Python, para calcular gradientes y optimizar los movimientos del robot en función de las interacciones de los materiales. Esto permite soluciones más rápidas y eficientes y lo distingue de otros simuladores. El equipo dividió las diez tareas en las categorías "Uso de líquidos para manipular objetos" y "Manipulación directa de líquidos". Los ejemplos incluyeron la separación de líquidos, la guía de objetos flotantes, el transporte por chorro de agua, la mezcla de líquidos, el arte latte, la formación de helados y el control del flujo de aire.\

Próximos pasos

El potencial de FluidLab es prometedor. El trabajo actual tenía como objetivo transferir trayectorias optimizadas de la simulación a tareas reales de bucle abierto. El equipo planea desarrollar un controlador de circuito cerrado que utilice observaciones visuales o de estado para realizar la manipulación de fluidos en tiempo real y aplicar las pautas aprendidas a escenas reales. La plataforma de acceso público puede avanzar en estudios futuros sobre métodos complejos de manipulación de líquidos. El profesor Ming Lin enfatiza la necesidad de que los robots manejen diferentes líquidos en las tareas cotidianas, lo que plantea un desafío computacional para los sistemas autónomos en tiempo real.

Referencia: Conferencia: iclr.cc/ Conferencia: openreview.net/forum?id=Cp-io_BoFaE GitHub: fluidlab2023.github.io/

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