Los sensores táctiles son menos importantes que el orden de las experiencias de aprendizaje para las manos robóticas, muestra el estudio
Descripción general del entorno de simulación y el aprendizaje. Crédito: avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adp8407
¿Cómo aprende un brazo robótico o una mano protésica una tarea compleja como agarrar y girar una pelota? El desafío para la mano humana, protésica o robótica siempre ha sido aprender correctamente a controlar los dedos para ejercer fuerzas sobre un objeto.
Las terminaciones sensibles de la piel y los nervios que cubren nuestras manos se han atribuido a ayudarnos a aprender y adaptarnos a nuestra manipulación, por lo que los robotistas han insistido en incorporar sensores en manos robóticas. Pero, por lo que aún puede aprender a manejar objetos con guantes, debe haber algo más en juego.
Este misterio es lo que inspiró a los investigadores en la Valerolab en la Escuela de Ingeniería Viterbi para explorar si la sensación táctil siempre es realmente necesaria para aprender a controlar los dedos.
Los investigadores Romina Mir, Ali Marjaninejad, Andrew Erwin y el profesor Francisco Valero-Cuevas dentro del Departamento de Ingeniería Biomédica de Alfred Mann preguntaron: ¿Cómo se interactúan los sensores que forman parte de la mano (su naturaleza) con cómo se capacita una mano (nutridas) para aprender tareas complejas?
En un documento en la revista Science Advances, el equipo aborda la clásica pregunta de “naturaleza versus nutrir” utilizando modelado computacional y aprendizaje automático.
El documento, “El plan de estudios es más influyente que la información háptica durante el aprendizaje de refuerzo de la manipulación de objetos contra la gravedad”, se basa en el trabajo anterior del laboratorio relacionado con la evolución de las manos e inteligencia artificial. Demuestra que la secuencia de aprendizaje, también conocida como el “plan de estudios”, es crítica para que se produzca el aprendizaje.
Aprendiendo de la mano robótica que interactúa con la bola de referencia, la bola más suave y el cubo después de someterse a aprendizaje. Crédito: avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adp8407
De hecho, los investigadores señalan que si el plan de estudios tiene lugar en una secuencia particular, una mano robótica simulada puede aprender a manipular con una sensación táctil incompleta o incluso ausente.
Para este estudio, el equipo empleó software para simular una mano robótica de tres dedos para “proporcionar un contraexemplo a la noción de larga data de que la sensación táctil siempre es necesaria”, dice Valero-Cuevas, y también “enfatiza la importancia de la secuencia de recompensas para la capacitación”, comentó Romina Mir, quien es uno de los dos primeros autores y un Ph.D. Estudiante en el valerolab.
“El desarrollo de las guías de recompensa del sistema”, dijo el autor correspondiente, Francisco Valero-Cuevas, quien también es profesor en la división de biokinesiología y fisioterapia en la USC.
Agregó: “… al igual que los sistemas biológicos son un producto de su experiencia. Este vínculo entre el aprendizaje automático y la biología es una conexión poderosa que puede permitir el progreso de los sistemas de inteligencia artificial que pueden aprender y adaptarse en el mundo físico”.
En esta colaboración entre la Escuela de Ingeniería Viterbi y la Universidad de California en Santa Cruz (UCSC), los estudiantes de doctorado Parmita Ojaghi (UCSC) y Romina Mir (USC) lideraron este trabajo en colaboración con el Prof. Michael Wehner (UCSC). Ali Marjaninejad y Andrew Erwin (USC) también contribuyeron a este trabajo.
Más información: Pegah Ojaghi et al, el plan de estudios es más influyente que la retroalimentación háptica al aprender la manipulación de objetos, los avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adp8407
Proporcionado por la Universidad del Sur de California
Cita: los sensores táctiles son menos importantes que el orden de las experiencias de aprendizaje para las manos robóticas, según muestra el estudio (2025, 4 de abril) recuperados el 4 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-tactile-sensors-emportant-robotic.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
