Investigadores del MIT y de Stanford desarrollaron una técnica de aprendizaje automático que puede aprender eficientemente a controlar un robot, lo que lleva a un mejor rendimiento con menos datos.
Investigadores del MIT y Stanford crearon una técnica de aprendizaje automático para controlar robots de manera eficiente, mejorando su rendimiento con menos datos.
Investigadores del MIT y la Universidad de Stanford han presentado una nueva técnica de aprendizaje automático que tiene el potencial de revolucionar el control de robots, como drones y vehículos autónomos, en entornos dinámicos con condiciones que cambian rápidamente.
El enfoque innovador incorpora principios de teoría de control en el proceso de aprendizaje automático, lo que permite la creación de controladores más eficientes y efectivos. Los investigadores buscaron aprender estructuras intrínsecas dentro de la dinámica del sistema que pudieran ser aprovechadas para diseñar controladores estabilizadores superiores.
En el núcleo de la técnica está la integración de estructuras orientadas al control en el proceso de aprendizaje del modelo. Al aprender conjuntamente la dinámica del sistema y estas estructuras únicas orientadas al control a partir de datos, los investigadores pudieron generar controladores que funcionan notablemente bien en escenarios del mundo real.
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A diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático que requieren pasos separados para derivar o aprender controladores, este nuevo enfoque extrae inmediatamente un controlador efectivo del modelo aprendido. Además, la técnica logra un mejor rendimiento con menos datos debido a la inclusión de estas estructuras orientadas al control, lo que la hace especialmente valiosa en entornos en constante cambio.
El método se inspira en cómo los robóticos utilizan la física para derivar modelos de robots más simples. Estos modelos derivados manualmente capturan relaciones estructurales esenciales basadas en la física del sistema. Sin embargo, en sistemas complejos donde el modelado manual se vuelve inviable, los investigadores suelen utilizar el aprendizaje automático para ajustar un modelo a los datos. El desafío de los enfoques existentes es que pasan por alto las estructuras basadas en el control, que son cruciales para optimizar el rendimiento del controlador.
La técnica del equipo del MIT y Stanford aborda esta limitación al incorporar estructuras orientadas al control durante el aprendizaje automático. Al hacerlo, extraen controladores directamente del modelo de dinámica aprendido, combinando eficazmente el enfoque inspirado en la física con el aprendizaje basado en datos.
En las pruebas, el nuevo controlador siguió de cerca las trayectorias deseadas y superó varios métodos de referencia. Sorprendentemente, el controlador derivado del modelo aprendido casi igualó el rendimiento de un controlador de verdad, que se construye utilizando dinámica exacta del sistema.
La técnica también fue muy eficiente en términos de datos, logrando un rendimiento sobresaliente con pocos puntos de datos. En contraste, otros métodos que utilizaron múltiples componentes aprendidos experimentaron una rápida disminución en el rendimiento con conjuntos de datos más pequeños.
Esta eficiencia en el uso de datos es especialmente prometedora para escenarios en los que los robots o drones deben adaptarse rápidamente a condiciones que cambian rápidamente, lo que los hace especialmente adecuados para aplicaciones del mundo real.
Uno de los aspectos destacados de la investigación es su generalidad. El enfoque se puede aplicar a varios sistemas dinámicos, incluidos brazos robóticos y naves espaciales de vuelo libre que operan en entornos de baja gravedad.
Mirando hacia el futuro, los investigadores están interesados en desarrollar modelos más interpretables, lo que permite identificar información específica sobre un sistema dinámico. Esto podría llevar a controladores que funcionen aún mejor, avanzando aún más en el campo del control de retroalimentación no lineal.
Expertos en el campo han elogiado las contribuciones de esta investigación, destacando en particular la integración de estructuras orientadas al control como un sesgo inductivo en el proceso de aprendizaje. Esta innovación conceptual ha llevado a un proceso de aprendizaje altamente eficiente, resultando en modelos dinámicos con estructuras intrínsecas propicias para un control efectivo, estable y robusto.
Al incorporar estructuras orientadas al control durante el proceso de aprendizaje, esta técnica abre posibilidades emocionantes para controladores más eficientes y efectivos, acercándonos un paso más a un futuro en el que los robots puedan navegar escenarios complejos con habilidad y adaptabilidad notables.
