La aspiradora robótica tipo Roomba ó la NaviBot de Samsung pueden tener sus días contados si prospera el concepto de limpieza del imaginativo, ingenioso y visionario diseñador Dave Hankkens, su Robot Aspiradora DustBall. Cuenta la leyenda que estaba Dave contemplando a su mascota hámster como jugaba con su HamsterBall, cuando pensó que podía diseñar una aspiradora robótica capaz de aspirar motas de polvo del tamaño de una pelota de tenis....
Y así nació DustBall, una esfera autónoma, libre de cables, con motor interior y distintos patrones de absorción para los distintos tamaños de las motas de polvo, papeles y esa basurilla rara que se encuentra una en el suelo y no sabe como llegó allí.
La aspiradora esfera recorre toda la casa y cuando nota que le falta energía regresa a su estación de carga. El usuario solo tiene que cambiar el patrón de limpieza si lo considera necesario. Se caracteriza por su potencia de aspiración capaz de absorber a un ratolín si es pequeño y se deja, pero a las cucarachas no las perdona por negras y horripilantes que sean. La BustBall tanto puede servir para el hogar como para lugares públicos: aeropuertos, museos, instituciones, centros comerciales, empresas, etc.
DustBall, la aspiradora robótica que pone en jaque mate al Roomba y al NaviBot de Samsung
Llega el primer robot que aprende, toma sus propias decisiones y consulta sus dudas con otros robots
Científicos del Instituto Tecnológico de Tokyo acaban de presentar un robot capaz de aprender de su entorno, deducir el curso de acción en función de cada nuevo aprendizaje y, lo que casi da más miedo, preguntar por internet a otros robots cómo hacer algo que no sabe hacer.
Todo ello es posible gracias a un nuevo algoritmo de programación llamado SOINN (Self Organizing Incremental Neural Network). De momento, SOINN sirve para que nuestro amiguete artificial sea capaz de deducir que, si le piden un vaso de agua fría, debe dejar momentaneamente el vaso en el que ha echado líquido para coger el hielo y echarselo. Esto, que parece tan sencillo, requiere una serie de procesos deductivos que no son nada sencillos de implementar en un sistema de inteligencia artificial sin tener que programarlos uno por uno.
Lo mejor del algoritmo SOINN es que es incremental. En otras palabras, el robot aprende de situaciones que ya ha experimentado. La plataforma incluso permite a un robot aprender de las experiencias de otro. Una conexión a internet basta para que un robot que nunca ha preparado té pueda aprender a hacerlo ‘hablando’ con otros robots.
De momento, el objetivo de este nuevo algoritmo no parece ser lograr que nuestras réplicas artificiales lleguen a la conclusión de que somos un estorbo para ellos, sino conseguir que los robots que realizan tareas en plantas de producción sean capaces de continuar su trabajo aunque ocurran imprevistos para los que no estaban programados. También abre las puertas a que estos ingenios sean capaces de comprender comandos en lenguaje humano coloquial.