Defensa de Tesis: «Robots capaces de aprender y adaptarse al ambiente a partir de sus propias experiencias»

El próximo jueves, 18 de julio, el salón de actos del centro acogerá la lectura de la tesis doctoral «Robots capaces de aprender y adaptarse al ambiente a partir de sus propias experiencias», redactada por el investigador del CiTIUS Pablo Quintía Vidal y dirigida por los profesores Roberto Iglesias Rodríguez y Carlos Vázquez Regueiro.

Entre los objetivos reconocidos en el campo de la robótica actual destaca la necesidad de robots adaptables, capaces de aprender del usuario o de su propia experiencia. Esta adaptación debe extenderse durante toda la vida del robot, los éxitos y fracasos del robot deben permitir modificar su comportamiento futuro. En este sentido, el paradigma de aprendizaje por refuerzo es muy prometedor, en la medida en que permite que un robot aprenda sin más información que un refuerzo extrínseco que indica cuando las acciones son correctas o no.

Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo están limitados a simples comportamientos reactivos, y raramente son aplicados para el aprendizaje directo de un robot moviéndose en ambientes reales. De hecho, el aprendizaje por refuerzo suele ser lento, y muchas veces exige un proceso de exploración costoso. Además, el tiempo de aprendizaje aumenta exponencialmente con el número de estados (situaciones significativamente diferentes), que puede encontrar el robot.

Para superar estas limitaciones, en esta tesis se ha incidido en cuatro objetivos principales:

a) Algoritmos más interpretables.

b) Aprendizaje simultáneo de percepción y acción.

c) Reducción del tiempo de aprendizaje, a través de la creación de comisiones de aprendedores.

d) Determinación de la relevancia sensorial.