{"id":19999,"date":"2018-08-18T08:23:27","date_gmt":"2018-08-18T13:23:27","guid":{"rendered":"http:\/\/escatuninter.blog\/?p=19999"},"modified":"2018-08-18T08:23:27","modified_gmt":"2018-08-18T13:23:27","slug":"asi-es-el-creador-de-uno-de-los-robots-mas-inteligentes-del-mundo-noticiasescat-imeuninter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT2\/?p=19999","title":{"rendered":"As\u00ed es el creador de uno de los robots m\u00e1s inteligentes del mundo #NoticiasESCAT #IMEUninter"},"content":{"rendered":"

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El CEO de Osaro, Derik Pridmore, estudi\u00f3 f\u00edsica e inform\u00e1tica en el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT, EE. UU.) antes de unirse a Founders Fund, una firma de capital riesgo. Mientras estuvo all\u00ed, Pridmore identific\u00f3 a DeepMind,\u00a0una compa\u00f1\u00eda brit\u00e1nica de inteligencia artificial (IA), como un candidato ideal en el que invertir, y trabaj\u00f3 con sus fundadores para perfeccionar su campo. Despu\u00e9s, DeepMind sigui\u00f3 ense\u00f1ando a las m\u00e1quinas a hacer cosas que en ese momento, parec\u00edan imposibles. La empresa cre\u00f3 al famoso\u00a0AlphaGo, el programa que venci\u00f3 al campe\u00f3n mundial humano del juego de mesa\u00a0Go<\/em>.<\/p>\n

Cuando\u00a0Google adquiri\u00f3 DeepMind en 2014, Pridmore decidi\u00f3 que\u00a0la IA ten\u00eda un gran potencial comercial. As\u00ed que fund\u00f3 Osaro con la idea en mente de que la capacidad de recoger objetos ser\u00eda ideal para los robots. Para los humanos, agarrar elementos concretos de un contenedor o de una cinta transportadora en movimiento es una tarea sencilla, pero requiere mucha inteligencia.<\/p>\n

La t\u00e9cnica con la que DeepMind hab\u00eda cosechado sus \u00e9xitos, conocida como “aprendizaje profundo reforzado”, permiten que\u00a0las m\u00e1quinas aprendan a realizar tareas complejas sin depender de ejemplos proporcionados por humanos. En lugar de eso, el algoritmo aprende a base de recompensas positivas que recibe a medida que se acerca a su objetivo, como al obtener una puntuaci\u00f3n m\u00e1s alta en un videojuego. Estos pasos hacia el \u00e9xito van ajustando la red neuronal hasta que logra completar la tarea con \u00e9xito.<\/p>\n

El razonamiento que hace esto posible est\u00e1 enterrado en lo profundo de la red, codificado en la interacci\u00f3n de decenas de millones de neuronas simuladas interconectadas. Pero el comportamiento resultante puede parecer simple e instintivo. <\/strong>Con la pr\u00e1ctica suficiente, un brazo puede aprender a recoger cosas de manera eficiente, incluso cuando el objeto est\u00e1 en movimiento, oculto detr\u00e1s de otro objeto o tiene una forma un poco diferente de lo esperado. Osaro utiliza el aprendizaje reforzado, junto con varias otras t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, para hacer que los robots industriales sean mucho m\u00e1s inteligentes.<\/p>\n

Fuente: technologyreview.es<\/a><\/h5>\n

Universidad Internacional Uninter<\/a><\/p>\n

Ingenier\u00eda en Mecatr\u00f3nica<\/a><\/p>\n

\"universidad-internacional\"<\/a>
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