ROBÓTICA
Diseñando robots más capaces de identificar objetos mezclados y en posiciones inusuales
El reconocimiento de objetos es uno de los problemas ampliamente estudiados en el campo de la visión por ordenador. Sin embargo, para un robot que deba manipular objetos en el mundo real, reconocerlos no es suficiente; también tiene que entender su orientación. ¿Está colocada al revés o de lado esa jarra? ¿Hacia qué dirección apunta su asa?
Para mejorar en los robots la capacidad de apreciar la orientación de los objetos, el equipo de Jared Glover, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, está explotando lo que se conoce en estadística como la Distribución de Bingham.
Con la ayuda previa de Sanja Popovic (que ahora está en Google), Glover se basó en la Distribución de Bingham para desarrollar un nuevo algoritmo de visión para robots que es un 15 por ciento mejor que su mejor contendiente en la tarea de identificar objetos conocidos en medio de un montón de cosas desordenadas y amontonadas caóticamente.