Olvidarse dónde están las llaves de la casa es una de las fallas de la memoria más comunes. Un olvido que puede derivar en inconvenientes y, por supuesto, en abultados pagos a un cerrajero. Una IA desarrollada en el MIT podría resolver este tipo de olvido.

Las causas de estos olvidos podrían tener relación en un “quiebre” entre el registro y el recuerdo sobre lo que estamos haciendo. Según un artículo del Wall Street Journal esto puede suceder en dos momentos: cuando no logramos activar nuestra memoria para codificar lo que estamos haciendo (por ejemplo, dónde dejamos las llaves) o cuando tratamos de acceder a ese recuerdo.

Los investigadores del MIT desarrollaron un sistema de memoria a largo plazo que permite a los robots formar y recordar rápidamente un modelo mental detallado de entornos complejos y a gran escala.

El avance podría simplificar las tareas en una fábrica, al ayudar a encontrar un artículo en el depósito, pero también tendrían aplicaciones en la vida cotidiana.

Una nueva memoria para los robots

El método desarrollado por los investigadores del MIT recibe el nombre de Describe Anything, Anywhere, Anytime, at Any Moment (DAAAM). Mediante DAAAM, a medida que un robot recorre su entorno, añade descripciones detalladas a los objetos que visualiza.

Por ejemplo, puede observar que un edificio en particular del campus del MIT se llama Stata Center o detectar que, un aparcamiento para cinco bicicletas, la pintada de rojo tiene una rueda pinchada.

Los investigadores desarrollaron un sistema de memoria a largo plazo que permite a los robots formar y recordar rápidamente un modelo mental detallado. Foto: Bloomberg.

La descripción del método fue realizada en un artículo firmado por Luca Carlone, director del Laboratorio SPARK del MIT, Nicolas Gorlo, estudiante de posgrado y Lukas Schmid, profesor en la Universidad Tecnológica de Núremberg, Alemania.

Los investigadores explican que DAAAM “combina representaciones cartográficas avanzadas con descripciones detalladas del entorno que el robot recopila durante su recorrido a lo largo de un periodo prolongado”. Luego, el robot puede acceder rápidamente a esta información para responder a consultas complejas sobre su entorno en lenguaje natural.

“Este sistema de memoria, que responde a las preguntas con mayor precisión que los métodos más avanzados, funciona con la suficiente rapidez como para que un robot móvil pueda utilizarlo en tiempo real”, añade un artículo publicado por el MIT.

“Si queremos que los robots trabajen codo con codo con los humanos e interactúen mejor con ellos, deben hablar el mismo idioma. Deben ser capaces de razonar sobre el tiempo y el espacio igual que las personas”, dice Carlone.

Añade: “Queremos diseñar un nuevo tipo de memoria, una memoria espaciotemporal, que permita a un robot con IA recordar interacciones reales y observaciones de sensores. Algo similar a ChatGPT, pero basado en el mundo real y capaz de responder cualquier pregunta sobre el entorno, como “¿dónde dejé mis llaves?”.

El sistema DAAAM permite a los robots distintuir objetos con precisión. Foto: Archivo.

El modelo DAAAM almacena información detallada en una representación tridimensional basada en mapas, organizada espacialmente, de modo que los objetos se agrupan en regiones separadas. Así, el robot puede recordar que la bicicleta roja con la rueda pinchada está en el aparcamiento de bicicletas situado fuera del Stata Center.

Para agilizar el proceso, DAAAM agrupa los objetos cercanos a medida que avanza y utiliza un método de optimización para seleccionar los fotogramas clave. Estas son las imágenes con la vista más nítida de múltiples objetos, lo que permite al sistema describir detalladamente varios elementos en paralelo, acelerando el cálculo hasta diez veces.