Nueva investigación permitirá a vehículos y robots colaborar con seres humanos
Todo a nuestro alrededor se vuelve más inteligente.
(Crédito: Zipcar)
Vehículos, robots y otros dispositivos autónomos podrían muy pronto colaborar con los seres humanos, gracias a una investigación que se realiza en el MIT en donde desarrollan sistemas capaces de interactuar con las personas para determinar la mejor manera de alcanzar sus objetivos.
“En general, todo a nuestro alrededor se vuelve más inteligente”, dijo Brian Williams, profesor de aeronáutica y astronáutica y líder del grupo Model-Based Embedded and Robotic Systems dentro del laboratorio de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en el MIT. “Estamos intentando que la gente pueda interactuar con estos sistemas cada vez más autónomos de la misma manera en que interactúan con otras personas”.
Tales sistemas podrían utilizarse para controlar vehículo autónomos, tales como aviones personales y automóviles sin chofer. Sin embargo, en el corto plazo, Williams y Peng Yu están desarrollando sistemas para permitir a los vehículos convencionales trabajar conjuntamente con sus conductores para planear rutas y horarios.
En un ensayo que se presentará en agosto próximo en la Conferencia Internacionales Sobre Inteligencia Artificial, en Beijing, Williams y Yu describen el uso de su algoritmo en redes compartidas de automóviles, tales como Zipcar. “El dilema para los usuarios de Zipcar es que no desean pagar grandes cantidades de dinero, por lo que sólo desean reservar el vehículo por el tiempo que lo requieran”, dice Williams. “Sin embargo, corren el riesgo de no reservarlo por el tiempo suficiente y tener un cargo extra por eso”.
Los usuarios deben decidir cómo hacer lo que tienen que hacer dentro del tiempo disponible. Y allí es donde el algoritmo juega un papel. El algoritmo utiliza mapas digitales para idear el plan de acción más eficiente en tiempo y energía.
Sin embargo, si el algoritmo determina que el usuario simplemente no logrará sus objetivos dentro del tiempo disponible, analizará el plan para detectar qué elementos de la planificación son los problemáticos, como por ejemplo, un restaurante o tienda demasiado lejos del punto de tomar el vehículo de Zipcar.
“Nuestra tecnología ve el proceso de colaboración como un problema de diagnóstico”, dice Williams. “El algoritmo busca el por qué el plan ha fallado y qué ocasiona que falle, y le presenta este resultado al usuario”.
El sistema un grupo de posibles opciones para eliminar el problema, y el usuario elige alguna de esas opciones o brinda mayor información al algoritmo sobre lo que prefiere hacer. “Entonces se da una especie de diálogo de ida y vuelta, hasta que el algoritmo encuentra el punto que satisface las necesidades del usuario y que el carro sabe que puede hacerlo sin problema”, dice Williams.
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