Investigadores de Meta AI crean ReSkin, una «piel» universal para la investigación de la IA en percepción táctil
Nuestro tacto nos ayuda a orientarnos en el mundo que nos rodea. Gracias a él podemos recopilar información sobre los objetos (si son ligeros o pesados, blandos o duros, estables o inestables) que utilizamos para realizar tareas cotidianas, desde ponernos los zapatos hasta preparar la comida. La inteligencia artificial combina de forma eficaz sentidos como la vista y el oído, pero el tacto sigue siendo un reto constante.
Esto se debe al acceso limitado a datos táctiles en el mundo real. Los investigadores de IA que esperan incorporar el tacto en sus modelos tienen dificultades para aprovechar la riqueza de la percepción sensorial, como lo hacen las personas. Facebook anunció ReSkin, una nueva «piel» sensorial de código abierto creada por investigadores de Meta AI en colaboración con la Universidad Carnegie Mellon, que puede ayudar a mejorar de forma rápida y a gran escala las capacidades táctiles de la IA.
Aprovechando los avances en aprendizaje automático y detección magnética, ReSkin ofrece una solución económica, universal, fiable y reemplazable para un uso prolongado. La piel utiliza un algoritmo de aprendizaje autosupervisado que ayuda a calibrar automáticamente el sensor, lo que la hace universal y capaz de intercambiar datos con otros sensores y sistemas.
La compañía planea publicar el diseño, la documentación correspondiente, el código y los modelos base, para que los investigadores de IA puedan usar ReSkin sin necesidad de recopilar y entrenar sus propios conjuntos de datos. Esto debería favorecer un desarrollo rápido y a gran escala de las capacidades táctiles de la IA. La piel sensorial, como ReSkin, proporcionará una fuente de amplios datos de contacto que pueden ser útiles para avanzar la IA en una amplia gama de tareas sensoriales, incluida la clasificación de objetos, la propiocepción y el agarre robótico.
Los modelos de inteligencia artificial entrenados en habilidades de percepción táctil podrán realizar muchos tipos de tareas, incluidas las que requieren alta sensibilidad, como el trabajo en centros médicos, o mayor destreza para manipular objetos pequeños, blandos o delicados. ReSkin se puede integrar con otros sensores para recopilar datos visuales, sonoros y sensoriales fuera del laboratorio y en entornos no estructurados. La combinación de conjuntos de datos multimodales ayuda a construir modelos del mundo físicamente realistas y a aprovechar la redundancia para el autoaprendizaje.
ReSkin cuesta menos de 6 dólares por cada 100 unidades, y aún menos en grandes cantidades. Tiene un grosor de 2-3 mm y puede usarse para más de 50 000 interacciones. Todas las características de la piel la hacen ideal para diversos factores de forma, como manos de robots, guantes táctiles, mangas e incluso calzado para perros. Todo ello ayudará a los investigadores a recopilar datos táctiles para nuevos modelos de IA que antes era difícil o imposible reunir. ReSkin también puede emitir señales táctiles triaxiales de alta frecuencia para manipulaciones rápidas, como deslizar, lanzar, atrapar y aplaudir. Cuando se desgasta, se puede retirar y reemplazar fácilmente.
Dado que ReSkin es un elastómero con partículas magnéticas integradas, cuando se deforma de algún modo, cambia la señal magnética circundante. Estos cambios se pueden medir con magnetómetros cercanos y utilizar métodos de control para convertir estos datos en información como la ubicación del contacto y la magnitud de la fuerza aplicada.
Actualmente, la mayoría de los experimentos de percepción táctil dependen de un único sensor, ya que era necesario volver a entrenar el modelo cada vez que se sustituía la piel, lo que resulta ineficiente y poco práctico. Para evitar la necesidad de entrenar una nueva piel cada vez que se reemplaza, los investigadores trabajaron en crear una piel universal.
«Con ReSkin superamos los desafíos mediante tres ideas clave. En primer lugar, ReSkin elimina la necesidad de una conexión eléctrica entre el material blando y la electrónica de medición tradicional. Las señales magnéticas dependen de la distancia, por lo que la electrónica solo tiene que estar cerca. ReSkin también es más eficiente que los sensores blandos convencionales, ya que separa el circuito electrónico interno de la interfaz pasiva. Esto hace que sustituir una piel desgastada sea tan sencillo como quitar y pegar una pegatina. En segundo lugar, en lugar de depender de la entrada de un solo sensor, podríamos entrenar mejor la función de mapeo del modelo utilizando datos de varios sensores. De este modo, entrenamos el modelo con una mayor diversidad de datos, lo que le ayuda a producir resultados más eficaces y generalizables», explicaron los investigadores de Meta AI.
En lugar de recopilar datos de calibración para cada nuevo sensor, se utilizan avances en autoaprendizaje para ajustar automáticamente los sensores con pequeñas cantidades de datos no etiquetados. ReSkin abre un amplio abanico de módulos de sensación táctil universales, económicos y escalables, que son imposibles en los sistemas existentes.
«La percepción táctil fiable es un punto débil importante en la robótica. Los sensores actuales son demasiado caros, tienen baja resolución o simplemente son demasiado voluminosos para robots especializados. ReSkin puede resolver algunos de estos problemas. Su forma ligera y pequeña la hace compatible con pinzas arbitrarias, y espero con ganas seguir estudiando este sensor en robots en nuestro laboratorio»
Para mostrar cómo ReSkin puede ayudar a los investigadores a avanzar en la IA con datos táctiles diversos que antes eran difíciles de recopilar, su funcionamiento se demostró en varios ejemplos de aplicación:
Manipulación con la mano. ReSkin ofrece propiedades útiles de reconocimiento táctil para la manipulación con la mano, por ejemplo, para desarrollar IA que enseñe a los robots a usar una llave y abrir una puerta, o a agarrar objetos frágiles como uvas o arándanos.
Medición de fuerzas táctiles en la naturaleza. El diseño compacto y poco intrusivo hace que ReSkin sea ideal para medir fuerzas táctiles en condiciones de vida salvaje. Para la demostración, los investigadores colocaron una piel magnética y una placa de circuito impreso flexible dentro de la suela de un calzado para perros. El sensor registra la magnitud y la dirección de la fuerza aplicada mientras el perro descansa, camina y corre.
Interacción entre persona y objeto. ReSkin resulta útil para medir fuerzas durante la interacción natural de una persona con un objeto, por ejemplo, cuando levantamos cosas o las empujamos con las manos. Los investigadores colocaron la piel y una placa rígida de circuito impreso en el dedo índice de la mano derecha del sujeto de prueba, bajo un guante de nitrilo.
Localización de contacto. ReSkin puede escalarse para localizar el contacto en áreas grandes. Esto es útil para construir modelos basados en el conocimiento de la ubicación de un objeto. Por ejemplo, si un investigador quiere enseñar a un robot a agarrar algo de forma fiable, necesita saber dónde toca el objeto y con qué fuerza.
