El laboratorio Meta FAIR ha publicado recientemente una tecnología de percepción táctil multimodal artificial para la punta de los dedos llamada "Sparsh", que puede proporcionar a los robots una capacidad de percepción táctil similar a la humana, con la esperanza de revolucionar el campo del control robótico.
El modelo Sparsh utiliza el aprendizaje autosupervisado y se preentrena con más de 460.000 imágenes táctiles sin necesidad de datos etiquetados manualmente, lo que le permite aprender representaciones táctiles generales.
Este modelo es compatible con varios tipos de sensores táctiles visuales, incluyendo DIGIT, GelSight2017 y GelSight Mini, y mejora significativamente el rendimiento de los robots en tareas de percepción táctil, como la estimación de fuerza, la detección de deslizamiento, la estimación de postura, la predicción de la estabilidad de agarre y el reconocimiento de tejidos. Los investigadores también han construido una plataforma de prueba de referencia estandarizada llamada TacBench para evaluar el rendimiento de diferentes sensores y modelos táctiles en diversas tareas.
Los resultados de las pruebas muestran que el modelo Sparsh obtuvo excelentes resultados en las seis tareas de TacBench, especialmente cuando la cantidad de datos es limitada, superando con creces a los modelos tradicionales específicos de tareas y sensores. Por ejemplo, en las tareas de estimación de fuerza y detección de deslizamiento, el modelo Sparsh puede lograr resultados satisfactorios incluso utilizando solo el 1% de los datos etiquetados. Esto significa que Sparsh puede ayudar a los robots a comprender mejor las características físicas de los objetos y realizar manipulaciones más precisas.
El lanzamiento del modelo Sparsh marca un gran avance en el campo de la percepción táctil de la IA. En el futuro, a medida que se acumulen más datos y se optimice el modelo, se espera que Sparsh cambie radicalmente la forma en que los robots interactúan con el mundo físico, impulsando la aplicación de la robótica en campos más amplios.
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