Los organizadores de la RoboCup 2015, efectuada en la ciudad china de Hefei del 17 al 23 de julio, galardonaron con el premio de “Mejor paper de ciencias” (“Best science paper”) a dos de los representantes de Chile en la competencia: Carlos Celemín y Javier Ruiz del Solar, estudiante de doctorado y director (respectivamente) del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC en su sigla en inglés) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Celemín es ingeniero eléctrico de la Universidad Distrital de Bogotá, y desde 2013 trabaja en Chile en su tesis doctoral sobre aprendizaje interactivo de máquinas, es decir, incorporar la participación de personas para que actúen como profesores y enseñen nuevas tareas a los robots, sin que deban saber necesariamente lenguajes de programación.
El paper presentado en el simposio que cierra cada versión de la RoboCup se titula “Interactive learning of continuous actions from corrective advices communicated by humans” y consiste en los primeros resultados de la tesis de Celemín. Más específicamente, propone un método de aprendizaje con aplicación a los problemas vistos en la RoboCup en lo relativo a estrategias de juego, principalmente en la liga de “plataforma estándar”, que es en donde el equipo UChile compite utilizando robots NAO.
Celemín destaca la estrategia para enseñar que postula su paper: “Estrategias de enseñanza y aprendizaje hay muchas, dependiendo de la forma en que el ser humano le da información al robot. Pueden ser demostraciones de las tareas que tiene que hacer, o teleoperación, puede ser evaluación del robot: el humano le dice qué está haciendo bien y qué está haciendo mal, y el robot empieza a cambiar lo que hace mal y prueba otra cosa, es como una estrategia de premio y castigo. En este caso, son consejos de correcciones. Por ejemplo, el robot está haciendo una tarea mientras el humano observa. Y si el humano no está de acuerdo o cree que lo puede hacer mejor, le va a decir ‘aumente la velocidad’ o ‘disminuya la fuerza’ o ‘gire un poco más a la derecha’. Sobre la acción que está haciendo, se le dice ‘modifíquela de la misma forma’ o que aumente o disminuya algo. Un humano no puede decirle ‘aumente la fuerza en tanta cantidad’, el robot se basa en un modelo que está construyendo sobre la forma en que el humano le da consejos y utiliza la información de ese modelo para decidir qué tanto corrige su acción”. Es decir, el trabajo de Celemín apunta a que un humano sin conocimientos específicos pueda dar instrucciones vagas o imprecisas a un robot. Esto funciona independiente de la interfaz que se utilice para comunicarse con el autómata; en las pruebas se utilizaron un teclado y un sistema de reconocimiento de gestos.
Tras la vuelta de la RoboCup, Celemín seguirá trabajando en la misma línea, pero llevando el método a problemas más complejos: “El método está hecho para problemas de acciones en una dimensión. Por ejemplo, uno de los problemas fue controlar un péndulo invertido que está en un carro, y el carro sólo puede moverse hacia adelante o hacia atrás para mover el péndulo. Ahora hay que llevar el método a problemas con varias dimensiones. Por ejemplo, cómo controlar una bicicleta, donde hay que controlar la dirección de la bicicleta, manipular la masa del ciclista, que además se ladea. La idea es que en el futuro el robot aprenda a detectar automáticamente qué observaciones son relevantes para decidir su acción. Es selección de características”, explica Celemín.
4º Lugar en Mundial Robocup 2015
El quinteto de robots NAO del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) y del Centro Avanzado de Tecnologías para la Minería (AMTC) -ambos de la FCFM- repitió el resultado de la competencia del año pasado jugada en João Pessoa, Brasil, pero con menos esfuerzo gracias a lo aprendido entonces. “Nuestro cuarto lugar quedó súper claro”, sentencia el capitán del equipo, José Miguel Yáñez.
El equipo participó en la categoría “plataforma estándar”, la cual utiliza exclusivamente robots modelo NAO, de la francesa Aldebaran Robotics, en partidos de cinco jugadores por lado. Esta es la categoría en la que históricamente ha participado la Universidad de Chile, pese a que hay otras categorías en la RoboCup en que los participantes deben construir sus propios autómatas.
José Miguel Yáñez, estudiante de doctorado en actuación (movimientos) de robots en lo relativo a caminata bípeda, y capitán de UChile desde hace tres años, explica algunas de las razones por las que UChile participa en “plataforma estándar”: “Es la liga más representativa visualmente de la RoboCup, primero por los AIBO de Sony y ahora con los NAO. Otra de las gracias de la liga estándar es que todos los equipos participamos con los mismos robots, lo que nos permite enfrentarnos en igualdad de condiciones. Nadie va a llegar con un robot con un motor más potente o con una cámara mucho más rápida. Dado que no necesitamos un equipo que se encargue de hardware, todos los que trabajamos nos dedicamos al desarrollo de software”.
Y el software con que se programa a los robots para jugar debe diseñarse con mucho cuidado, dadas las características del hardware. “Los NAO tienen un procesador Intel Atom mononúcleo de 1 Ghz, 256 Mb de RAM y 2 Gb de almacenamiento. Entonces si les ponemos un algoritmo muy pesado, los robots se mueven más lento. Y en esta competencia, mientras más rápido se mueve el robot, mejor juega. Entonces hemos tenido que adaptar nuestro software. Tenemos que ser muy cuidadosos con el uso de la memoria”, cuenta Yáñez.
El proceso de clasificación para esta versión del torneo comenzó en noviembre de 2014, con el envío a los organizadores de un informe que detallaba los avances que el equipo ha tenido en materia de robótica, los temas que estaban desarrollando como investigación y los aportes científicos que pueden hacer, y un video de presentación del equipo robot de no más de cinco minutos. Esto fue crucial, ya que un comité técnico revisa estos informes y decide qué equipos competirán, y la participación en versiones previas de la RoboCup no es garantía de clasificación en la competencia de este año (sólo los dos finalistas clasifican automáticamente).
Y ya en China, fue momento de enfrentar desafíos, en especial rivales como los alemanes de la Universidad de Leipzig o los australianos de la Universidad de Nueva Gales del Sur, que se coronarían campeones del torneo. “Si nosotros, durante un año, avanzamos, eso no significa que los demás equipos se quedaron sentados. Ellos también avanzaron”. Y agrega: “El año pasado terminamos cuartos, pero fue súper difícil. Teníamos un robot malo, para llegar a las semifinales nos fuimos a penales… Todos los equipos avanzan, pero nosotros también fuimos capaces de dar ese mismo paso, incluso un poquito más. Porque si bien terminamos en el mismo lugar, llegamos a semifinales ganando todos los partidos. Y en semifinales nos ganaron, pero nuestro cuarto lugar quedó súper claro.”
Luego de la competencia de este año, ¿cuáles son los desafíos que abordar para 2016? “A pesar de que los robots jugaron muy bien, que el hilar grueso funcionó muy bien (los robots se movieron rápido, buscaban espacios rápido), nos falta hilar más fino, trabajar en los detalles del programa. Los robots aún podrían hacer cosas de forma más rápida y eficiente. No tenemos grandes problemas que nos afecten ya, nos quedan más que nada cosas chicas. Hartas cosas chicas, es harto trabajo, pero en lo que hemos avanzado en los últimos tres años en las bases, la visión, el movimiento, la localización y la toma de decisiones ya están hechas”, concluye Yáñez.
