Varios investigadores de Google AI, la división de investigación de inteligencia artificial de la firma Mountain View, presentaron su último hallazgo el 2 de noviembre de 2022. Consiguieron poner en marcha una herramienta que, utilizando el lenguaje natural, permite que un robot realice una tarea para la que inicialmente no estaba programado.
La inteligencia artificial al servicio de la industria
Dentro una entrada de blog, Jacky Liang y Andy Zeng, dos investigadores de Google AI, presentaron su creación llamada Code as Policies (CaP). Para desarrollar su herramienta, se basaron en la siguiente observación: antes de que un fabricante pueda desplegar un robot en una fábrica, está obligado a personalizarlo según sus necesidades. Para lograrlo, debe escribir un código que le permita al robot saber qué tarea debe realizar.
Cada vez que quiere entrenar a un robot para que haga una nueva tarea que no conoce, tiene que escribir el código que le permitirá realizarla. Este proceso es obviamente largo y tedioso, y desperdicia un valioso tiempo de producción. Por lo tanto, los investigadores de Google intentaron encontrar una solución a esto a través de la inteligencia artificial.
” CaP permite que un solo sistema realice una variedad de tareas robóticas complejas y variadas sin capacitación específica para la tarea “, especifican los dos especialistas.
CaP puede entrenar rápidamente a un robot para realizar ciertas tareas, lo que es muy útil para el trabajo de la línea de montaje en particular. Imagen: Google.
Cómo funciona CaP, la nueva herramienta de generación de código de Google
Para implementar su herramienta, los investigadores desarrollaron un modelo de IA capaz de escribir código basado en comandos de lenguaje natural escritos por un usuario. CaP genera código en Python, que luego permite que un robot realice las tareas apropiadas bajo demanda. Inicialmente, los investigadores se basaron en un modelo que no estaba diseñado para generar código para configurar bots.
Simplemente tomaron esta IA y la modificaron de tal manera que pasamos de un modelo de aprendizaje automático, que requiere una gran cantidad de ejemplos, a un aprendizaje de pocos disparos, que hace posible usar solo unos pocos ejemplos para entrenar al robot para realizar una tarea, acelerando su entrenamiento. Además de producir código nuevo, la herramienta se basa en bibliotecas de software, colecciones de código ya escrito que automatizan las tareas más comunes. Por lo tanto, puede confiar en estos recursos para satisfacer las solicitudes del usuario.
Code as Policies utiliza un modelo que traduce el lenguaje natural en código. Esto permite entrenar a los robots para que realicen las tareas solicitadas. Imagen: Google.
Esta herramienta sigue siendo bastante diferente de los modelos Low-Code/No-Code que realmente tienen como objetivo escribir código a pedido de un usuario para que luego pueda explotarlo para crear sus propios modelos/herramientas. CaP, por otro lado, realmente tiene como objetivo entrenar a un robot proporcionándole un código listo para usar que le permita realizar una tarea personalizada.
Code as Policies está disponible desde principios de noviembre de 2022 en GitHub, en código abierto.
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