Texto publicado por Miguel de Portugalete

Nuevo algoritmo para mejorar el reconocimiento de objetos en robots

Ciencia: Nuevo algoritmo para mejorar el reconocimiento de objetos en robots
domésticos.

Un requisito imprescindible para cualquier robot futuro que deba ser capaz
de realizar diversas tareas domésticas es poder reconocer los objetos que se
supone va a manipular. Pero si bien el reconocimiento de objetos es uno de
los temas más ampliamente estudiados en la inteligencia artificial, incluso
los mejores sistemas detectores de objetos fallan en la mayor parte de los
casos.

El equipo de Lawson Wong, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e
Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT (Instituto Tecnológico de
Massachusetts) en Cambridge, Estados Unidos, cree que los robots domésticos
deberían aprovechar su movilidad y sus entornos relativamente estáticos para
hacer más fácil el reconocimiento de objetos, recurriendo a fotografiarlos
desde múltiples perspectivas antes de intentar determinar su identidad.

Procesar adecuadamente las fotos de un mismo objeto tomadas desde
direcciones distintas, no es tan fácil como pueda parecer, y se han venido
arrastrando varios desafíos computacionales desde hace tiempo. Estos
obstáculos parece que por fin han sido superados.

Wong, Leslie Kaelbling y Tomás Lozano Pérez consideraron escenarios en los
que tenían de 20 a 30 imágenes diferentes de objetos domésticos apiñados un
tanto caóticamente sobre una mesa, como suele ser lo habitual en muchos
hogares. En algunos de los escenarios, los grupos de objetos incluían
repeticiones del mismo objeto, como puedan ser dos vasos vacíos del mismo
modelo exacto y muy juntos, lo que convierte a la tarea de hacer coincidir
las diferentes perspectivas en algo más difícil.

El nuevo algoritmo podría permitir a los robots domésticos identificar mejor
objetos en entornos desordenados. (Imagen: Christine Daniloff y Jose-Luis
Olivares / MIT)

Wong y sus colegas han demostrado ahora que un sistema que utiliza un
algoritmo ya disponible para agregar diferentes perspectivas puede reconocer
cuatro veces más objetos que uno que utilice una única perspectiva,
reduciendo al mismo tiempo el número de fallos de identificación.

Además, trabajando sobre la base de dicho algoritmo, han creado uno que es
igual de preciso pero que, en algunos casos, es 10 veces más rápido,
haciéndolo más práctico para su uso en tiempo real por robots domésticos.

El nuevo algoritmo podría permitir a los robots domésticos identificar mejor
los objetos en entornos desordenados, entornos que son más comunes en
nuestros hogares de lo que querríamos.