ANYmal, el robot cuadrúpedo que domina el 'parkour' gracias a la inteligencia artificial

ANYmal es un robot cuadrúpedo que, gracias a investigadores de la Escuela Politécnica Federal (ETH) de Zúrich, tiene habilidades nuevas: ha demostrado ser 'bastante hábil' en 'parkour', una actividad física basada en el uso de maniobras atléticas para sortear obstáculos en un entorno urbano.

Los investigadores publican los nuevos desarrollos en la revista Science Robotics, en un artículo en el que señalan que el método de aprendizaje actualizado, centrado en caminar, agacharse, escalar y saltar, algún día podría ayudar al robot a lanzarse y arrastrarse por debajo de obstáculos físicos durante misiones de búsqueda y rescate.

Desde hace algún tiempo, ANYmal se desenvuelve sin problemas por los pedregosos terrenos de las rutas de senderismo suizas. Para enseñar a este robot parecido a un perro las nuevas habilidades, dos equipos, ambos del grupo dirigido por el profesor Marco Hutter, siguieron enfoques algo diferentes.

Los dos se basaron en cómo los corredores humanos de 'parkour' evalúan y completan hazañas atléticas extremas.

En uno de los grupos trabaja el estudiante de doctorado de la ETH Nikita Rudin, que practica 'parkour' en su tiempo libre y quien utilizó el aprendizaje automático para enseñar las nuevas destrezas a ANYmal, explica un comunicado del citado centro de investigación.

El robot puede escalar obstáculos y realizar maniobras dinámicas para saltar desde ellos, resume la ETH, que especifica que en el proceso, aprendió como lo haría un niño: por ensayo y error.

Ahora, cuando se le presenta un obstáculo, el robot utiliza su cámara y su red neuronal artificial para determinar a qué tipo de impedimento se enfrenta. A continuación, realiza los movimientos que parecen tener más probabilidades de éxito basándose en su entrenamiento previo.

El otro equipo, dirigido por Fabian Jenelten, estudiante de doctorado también en la ETH, en lugar de confiar únicamente en el aprendizaje automático, lo combinó con un método de ingeniería de control conocido como 'control basado en modelos'.

De este modo es más fácil enseñar al robot maniobras precisas, como reconocer huecos. A su vez, el aprendizaje automático ayuda al robot a dominar patrones de movimiento que puede aplicar con flexibilidad en situaciones inesperadas.

"Combinar ambos enfoques nos permite sacar el máximo partido de ANYmal", afirma Jenelten.

Así, los investigadores lograron mejorar la agilidad del robot, ayudándolo a afrontar un recorrido de 'parkour' rudimentario a una velocidad de hasta 2 metros por segundo. ANYmal trepó ágilmente y saltó sobre grandes cajas y se escabulló agachado debajo de las mesas mientras se movía a un ritmo impresionante, resumen los autores.

Como resultado, el robot cuadrúpedo es ahora más seguro en superficies resbaladizas o rocas inestables, resume el comunicado del centro.

Si bien su aplicabilidad a escenarios complejos como edificios derrumbados aún no se ha probado, el nuevo canal de aprendizaje parece prometedor como herramienta para mejorar la agilidad de los robots de cuatro patas.

Según los investigadores, en breve ANYmal también podrá utilizarse en obras o en cualquier lugar demasiado peligroso para las personas. Por ejemplo, para inspeccionar una casa derrumbada en una zona catastrófica.

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