Imágenes que muestran la (a) rígida de la cámara llena de aire y las patas utilizadas para experimentos de cumplimiento. (B) Imagen de primer plano de los rígidos soportes de cámara llenos de aire que muestran los recortes agregados para evitar reducir el rango de movimiento debido a los autocolisiones en comparación con las cámaras suaves llenas de aire. Crédito: Robótica de Ciencias (2025). Doi: 10.1126/scirobotics.ads6790
A pesar de toda su brillantez tecnológica, desde navegar planetas distantes hasta realizar una cirugía compleja, los robots aún luchan con algunas tareas humanas básicas. Uno de los desafíos más significativos es la destreza, que se refiere a la capacidad de comprender, mantener y manipular objetos. Hasta ahora, eso es. Los científicos del Toyota Research Institute en Massachusetts han entrenado a un robot para usar todo su cuerpo para manejar objetos grandes, al igual que los humanos.
Utilizamos una variedad de habilidades para recoger y administrar objetos, desde movimientos pequeños y precisos de la mano hasta movimientos de músculo grande que involucran los brazos, las piernas y el tronco (habilidades motoras brutas). Los robots encuentran difícil estos movimientos más grandes, como levantar y mantener una caja grande, ya que requieren ajustes constantes y complejos para evitar que el objeto toque o caiga.
En un estudio publicado En la revista Science Robotics, el equipo de investigación demostró cómo un robot de la parte superior del cuerpo humanoide, llamado Punyo, pudo mover una gran jarra de agua sobre su hombro. También podría recoger y aferrarse a una caja grande. Para guiar sus movimientos, el robot se basó en la retroalimentación de sus sensores suaves de piel y articulación.
Despliegue de hardware de la ciega (sin rastreo de pose de objetos, solo retroalimentación de 1072 propioceptivo y táctil), política de jarra sobre el hombro. Crédito: José A. Barreiros
La clave del éxito del robot fue la suavidad de su cuerpo (cumplimiento pasivo) y la flexibilidad programada en sus articulaciones (cumplimiento activo). En comparación con una versión rígida del robot, funcionó mucho mejor. “Agregar cualquier tipo de cumplimiento (es decir, pasivo, activo o ambos) es beneficioso, mostrando un aumento del 206% en la tasa de éxito en promedio en comparación con el cumplimiento”, escribieron los científicos.
Además, el robot requirió un aprendizaje mínimo. Los investigadores enseñaron a Punyo utilizando un método llamado aprendizaje de refuerzo guiado por ejemplo. Le mostraron qué hacer con una sola demostración en un entorno virtual, y luego practicó por sí solo hasta que descubrió cómo hacerlo. “Una sola demostración teleoperada recolectada en la simulación es suficiente para capacitar a las políticas para movimientos estilizados y ricos en contacto”, agregó el equipo de investigación.
Rollout de hardware de la política de cartón-box-pivot y elevación. Crédito: José A. Barreiros
Robots más útiles
Esta tecnología es un paso significativo hacia la creación de robots que pueden ser aún más útiles en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, podrían mover de manera segura y confiable objetos grandes y difíciles de manejar, como muebles en el hogar o paquetes pesados en un almacén. Incluso podrían ayudar con las tareas en un entorno de atención, como ayudar a las personas con desafíos de movilidad. Y los robots no necesitarían ser programados meticulosamente. En cambio, podrían aprender habilidades de forma humana de una sola demostración.
Escrito para usted por nuestro autor Paul Arnoldeditado por Gaby Clarky verificado y revisado por Robert Egan—Este artículo es el resultado de un trabajo humano cuidadoso. Confiamos en lectores como usted para mantener vivo el periodismo científico independiente. Si este informe le importa, considere un donación (especialmente mensual). Obtendrá una cuenta sin anuncios como agradecimiento.
Más información: José A. Barreiros et al, aprendiendo manipulación de cuerpo entero rico en contacto con aprendizaje de refuerzo guiado por ejemplo, ciencia robótica (2025). Doi: 10.1126/scirobotics.ads6790
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Cita: Un robot aprende a manejar objetos voluminosos como lo hacen los humanos después de una sola lección (2025, 3 de septiembre) Recuperado el 3 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-Robot-bulky-humans-lesson.html
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