Draper enseña a los robots a confiar en los humanos, según una nueva investigación

Draper enseña a los robots a confiar en los humanos, según una nueva investigación

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  • marzo 9, 2022
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Un nuevo estudio muestra métodos que los robots pueden usar para evaluar su propio desempeño

CAMBRIDGE, MASA. (PRWEB) 8 DE MARZO DE 2022

Crear confianza entre humanos y robots no siempre es fácil. Aparte del miedo a que la automatización se vuelva deshonesta, los robots simplemente no comunican cómo se comportan. Cuando esto sucede, puede ser difícil crear una base para que los humanos confíen en los robots.

La investigación ahora proporciona información sobre cómo los sistemas autónomos pueden aumentar la confianza humana en los robots. Según Aastha Acharya, Draper Fellow y Ph.D. candidato en la Universidad de Colorado Boulder.

Acharya dijo que debemos comenzar a pensar en qué comunicaciones son útiles, especialmente si queremos que las personas confíen en sus trabajadores automatizados. «Podemos buscar cualquier relación laboral efectiva en la que la clave para generar confianza sea comprender las capacidades y limitaciones de los empleados», dijo. La falta de comprensión puede resultar en una instrucción incorrecta del robot y el posterior mal uso, abuso o desuso de su autonomía.

Para comprender el problema, Acharya se unió a investigadores de Draper y la Universidad de Colorado Boulder para estudiar cómo los robots autónomos que utilizan modelos mundiales probabilísticos aprendidos pueden calcular y expresar competencias autoevaluadas en términos de confianza en la máquina. Los modelos mundiales probabilísticos consideran el impacto de las incertidumbres en eventos o acciones al predecir la posible ocurrencia de resultados futuros.

En el estudio, los modelos mundiales se diseñaron para permitir que los robots predijeran su comportamiento e informaran sobre su propia perspectiva sobre sus tareas antes de ejecutarlas. Con esta información, un ser humano puede evaluar mejor si un robot es capaz de realizar una tarea lo suficiente y ajustar las expectativas a la situación.

Para demostrar su método, los investigadores desarrollaron y probaron un modelo mundial probabilístico en una misión simulada de reconocimiento, vigilancia y reconocimiento para un vehículo aéreo no tripulado (UAV) autónomo. El UAV sobrevoló un campo poblado por una torre de radio, una pista de aterrizaje y montañas. La misión está diseñada para recopilar datos de la torre y evitar la detección por parte de un oponente. Se le pidió al UAV que considerara factores como la detección, la recolección, la duración de la batería y las condiciones ambientales para comprender la capacidad de su tarea.

Los hallazgos se informaron en el artículo «Generalización de la autoevaluación de competencias para vehículos autónomos mediante el aprendizaje de refuerzo profundo», en el que el equipo abordó varias preguntas clave. ¿Cómo promovemos la confianza humana adecuada en un sistema autónomo? ¿Cómo sabemos que las capacidades autoevaluadas del sistema autónomo son correctas?

La colaboración hombre-máquina se encuentra en el centro de un amplio espectro de estrategias algorítmicas para generar garantías suaves que apuntan colectivamente a la gestión de la confianza, dice el documento. «Los humanos deben poder establecer una base para el uso correcto y la confianza en la autonomía robótica para el éxito», dicen los autores. El equipo detrás del documento incluye a los asesores de Acharya Rebecca Russell, Ph.D., de Draper y Nisar Ahmed, Ph.D., de la Universidad de Colorado Boulder.

La investigación sobre la autoevaluación autónoma se basa en el trabajo respaldado por el programa DARPA Competency-Aware Machine Learning (CAML).

Además, el financiamiento para este estudio fue proporcionado por el Programa Draper Scholar. El programa brinda a los estudiantes de posgrado la oportunidad de completar su trabajo de posgrado bajo la supervisión de un asesor de la facultad y un miembro del personal técnico de Draper en un área de interés mutuo. La matrícula y las becas de Draper Scholars son financiadas por Draper.

Desde 1973, el Programa Draper Scholar, anteriormente conocido como Programa Draper Fellow, ha apoyado a más de 1000 estudiantes graduados que buscan títulos avanzados en ingeniería y ciencias. Draper Scholars provienen de entornos civiles y militares, y Draper Scholar Alumni se destacan en ingeniería, negocios, gobierno, academia y emprendimiento en todo el mundo.

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En Draper, creemos que suceden cosas emocionantes cuando se conciben y crean nuevas habilidades. Ya sea formulando un concepto y desarrollando cada componente para obtener un prototipo listo para usar, o combinando tecnologías existentes de nuevas maneras, los ingenieros de Draper aplican enfoques multidisciplinarios que ofrecen a los clientes nuevas posibilidades. Como empresa de innovación en ingeniería sin fines de lucro, Draper se enfoca en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones tecnológicas avanzadas para los problemas más difíciles e importantes del mundo. Entregamos soluciones técnicas directamente a las autoridades, la industria y la ciencia; Trabajar en equipos como contratista general o subcontratista; y participar en consorcios como empleado. Brindamos revisiones imparciales de cualquier tecnología o sistema desarrollado o respaldado por otras organizaciones, tanto personalizados como comerciales listos para usar. Visite Draper en http://www.draper.com.

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