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Al igual que ImageNet revolucionó el reconocimiento de imágenes, las máquinas podrían aprender a ejecutar tareas y navegar por su entorno viendo vídeos de sus homólogos realizando acciones similares. De momento, esta base de datos de vídeo ya incluye 15 millones de fotogramas etiquetados.

Uno de los héroes olvidados de la revolución de la inteligencia artificial (IA) es una base de datos poco conocida llamada ImageNet. Creada por investigadores de laUniversidad de Princeton (EE. UU.), ImageNet contiene alrededor de 14 millones de imágenes, cada una de ellas acompañada de un texto colaborativo que explica qué aparece en la imagen.

Su importancia radica en que es la base de datos con la que se han entrenado muchas de las redes neuronales más poderosas de de la actualidad. Las redes neuronales aprenden mirando las imágenes y el texto que las acompaña. Cuanto más grande sea la base de datos, más aprenden. Sin ImageNet y otros conjuntos de datos visuales como este, ni siquiera las redes neuronales más potentes serían capaces de reconocer nada.

Ahora los expertos en robótica afirman que quieren probar un enfoque similar, pero con vídeos. El objetivo es enseñar a sus máquinas cómo interactuar con el entorno. El investigador de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Sudeep Dasari y sus colegas están creando una base de datos llamada RoboNet, compuesta por vídeos y sus explicaciones sobre robots en acción. Por ejemplo, los datos pueden incluir numerosas escenas de un robot que mueve una taza sobre una mesa. La idea es que cualquiera pueda descargar estos datos y usarlos para entrenar una red neuronal llegar a cabo la misma acción, aunque la máquina nunca haya interactuado con una taza.

Dasari y sus compañeros esperan que RoboNet se convierta en un recurso con el que se pueda entrenar a casi cualquier robot para realizar casi cualquier tarea. Para sus creadores, sería como una especie de universidad para robots.

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