Los humanos tenemos más destreza manual general que los robots, una habilidad que en gran medida debemos a la ayuda de nuestros ojos. Los robots todavía van bastante por detrás de nosotros. Ciertamente, desde hace décadas, los robots en entornos controlados como cadenas de montaje son capaces de coger objetos idénticos y manipularnos de un mismo modo, con mucha eficiencia. Pero son incapaces de afrontar lo que se salga de esta rutina. Más recientemente, los avances en visión computerizada han permitido a los robots realizar distinciones básicas entre objetos. Pero incluso con esta capacidad, no entienden realmente las formas de los objetos, de modo que es poco lo que pueden hacer los robots, aparte de un agarre rápido, si no disponen de más software que el tradicional o que una versión mejorada de este.

El equipo de Lucas Manuelli, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha efectuado un desarrollo clave en esta área de la robótica: un sistema que permite a los robots inspeccionar objetos, de formas aleatorias, entendiéndolos visualmente lo bastante como para realizar tareas específicas con ellos sin haberlos vistos nunca antes.

El sistema, llamado DON (por las siglas en inglés de “Dense Object Nets”), visualiza los objetos como conjuntos de puntos que representan una especie de mapa de carreteras visual. Este método permite que los robots entiendan y manipulen mejor los objetos, y sobre todo, que incluso cojan uno entre un revoltijo de otros similares, una habilidad valiosa para el tipo de máquinas que compañías como Amazon y Walmart utilizan en sus almacenes.

Por ejemplo, alguien podría usar el sistema DON para que un robot aprenda a reconocer una parte común a todos los modelos de zapato. A partir de ese aprendizaje, podría reconocer como zapato a uno de un modelo que no hubiera visto nunca, y agarrarlo y manipularlo con éxito.

El sistema de visión computerizada avanzada ya ha sido probado en un brazo robótico industrial de la marca Kuka, para hacerle asir virtualmente cualquier objeto.