Conoce a RoboPianist una nueva suite de referencia para el control de alta dimensionalidad en el dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del dominio del 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Conoce a RoboPianist, una nueva suite de referencia para el control de alta dimensionalidad en el dominio del

El proceso de medición en los dominios del control y el aprendizaje por refuerzo es bastante desafiante. Un área particularmente desatendida ha sido la creación de referencias sólidas que se centren en el control de alta dimensionalidad, incluyendo, en particular, el “problema desafiante” por excelencia de la robótica de alta dimensionalidad: el control bimanual (con las dos manos) y multifuncional. Al mismo tiempo, algunos esfuerzos de referencia en el control y el aprendizaje por refuerzo han comenzado a agregar y explorar diferentes aspectos de la profundidad. A pesar de décadas de investigación sobre la imitación de la destreza de la mano humana, el control de alta dimensionalidad en los robots sigue siendo una dificultad importante.

Un grupo de investigadores de UC Berkeley, Google, DeepMind, la Universidad de Stanford y la Universidad Simon Fraser presenta una nueva suite de referencia para el control de alta dimensionalidad llamada ROBOPIANIST. En su trabajo, se asigna a manos robóticas antropomórficas simuladas bimanuales la tarea de tocar varias canciones condicionadas por una partitura en una interfaz digital de instrumentos musicales (MIDI, por sus siglas en inglés). Las manos robóticas tienen un total de 44 actuadores y 22 actuadores por mano, similar a cómo las manos humanas son ligeramente subactuadas.

Tocar una canción bien requiere ser capaz de secuenciar acciones de manera que exhiban muchas de las cualidades de las políticas de control de alta dimensionalidad. Esto incluye:

  1. Precisión espacial y temporal.
  2. Coordinación de 2 manos y 10 dedos.
  3. Planificación estratégica de pulsaciones de teclas para facilitar otras pulsaciones de teclas.

El repertorio original de ROBOPIANIST-repertoire-150 consta de 150 canciones, cada una de las cuales sirve como una obra virtual independiente. Los investigadores estudian el rendimiento de los métodos sin modelo y los métodos basados en modelo a través de experimentos exhaustivos como los métodos sin modelo (RL) y los métodos basados en modelo (MPC). Los resultados sugieren que, a pesar de tener mucho espacio para mejorar, las políticas propuestas pueden producir un rendimiento sólido.

La capacidad de una política para aprender una canción se puede utilizar para ordenar las canciones (es decir, las tareas) por dificultad. Los investigadores creen que la capacidad para agrupar tareas según estos criterios puede fomentar un estudio más profundo en una variedad de áreas relacionadas con el aprendizaje de robots, como el aprendizaje de currículo y de transferencia. RoboPianist ofrece oportunidades fascinantes para varios enfoques de estudio, como el aprendizaje por imitación, el aprendizaje multi-tarea, la generalización sin entrenamiento y el aprendizaje multimodal (sonido, visión y tacto). En general, ROBOPIANIST muestra un objetivo simple, un entorno fácil de replicar, criterios de evaluación claros y está abierto a varias posibilidades de ampliación en el futuro.

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