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El aprendizaje por transferencia, la capacidad de utilizar el conocimiento obtenido previamente de un contexto en otro, podría enseñar a los robots económicos a desempeñarse tan bien como a los costosos.
Uno de los desafíos más difíciles que enfrenta actualmente la robótica es lograr que el robot funcione sin problemas fuera del laboratorio. En un entorno de investigación, es factible equipar al robot con sensores costosos y proporcionarle un entorno ideal para aprender a navegar. Pero en el mundo real, usar los mismos sensores resultaría costoso y hostil para los consumidores. Además, es desordenado e imperfecto.
Los investigadores de Vrije Universiteit recurrieron a un tipo de aprendizaje automático conocido como aprendizaje por transferencia para ver si podían resolver el problema. El aprendizaje por transferencia es el proceso de tomar lo que un algoritmo ha aprendido en un contexto y aplicarlo en otro. Podría utilizarse para adaptar un algoritmo que controla un robot en el laboratorio para que pueda controlar un robot en el mundo real. Eso significa que el robot podría entrenar primero con la ventaja de mejores sensores y un mejor entorno, y luego explotar lo que aprendió, incluso cuando solo tiene sensores baratos y un entorno pobre.
Para probar esta idea, los investigadores crearon un robot en un entorno simulado que primero navegó con la ayuda de ocho sensores de proximidad y luego con una sola cámara. Descubrieron que cuando el algoritmo de control del robot utilizaba el aprendizaje por transferencia para tomar decisiones, con acceso solo desde la cámara, aprendía a navegar por la habitación mucho más rápido que cuando no usaba el aprendizaje por transferencia. También fue mucho más rápido que cuando usó el aprendizaje por transferencia durante la capacitación en lugar de tomar decisiones.
El aprendizaje por transferencia, la capacidad de utilizar el conocimiento obtenido previamente de un contexto en otro, podría enseñar a los robots económicos a desempeñarse tan bien como a los costosos.
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