Resumen

Para desarrollar un robot que se comporte de manera flexible en el mundo real, es esencial que aprenda varias funciones necesarias de forma autónoma sin recibir información significativa de un humano de antemano. Entre estas funciones, este documento se centra en el aprendizaje de la predicción, que está atrayendo la atención recientemente desde el punto de vista del aprendizaje autónomo. Los autores señalan que es importante adquirir a través del aprendizaje no solo la forma de predecir información futura, sino también la extracción intencional del objetivo de predicción de las señales del sensor. Se sugiere que a través del aprendizaje por refuerzo utilizando una red neuronal recurrente, ambos surjan intencional y simultáneamente sin probar individualmente si cada pieza de información es predecible. En una tarea donde un agente recibe una recompensa cuando atrapa un objeto en movimiento que posiblemente pueda volverse invisible, se observó que el agente aprendió a detectar los factores necesarios de la velocidad del objeto antes de que desapareciera, a transmitir la información entre algunas neuronas

• Materias:Brazo robótico Robot omnidireccional Movimientos multiarticulares Algoritmo de control Máquina de vectores
• Subjects:Robotic arm Omnidirectional robot Multi-joint movements Control algorithm Vector machine
• Palabras claves:Robot en desarrollo; Aprende de forma autónoma; Aprendizaje predictivo; Aprendizaje por refuerzo; Red neuronal recurrente; Detección de objetos en movimiento.
• Keywords:Developing robot; Learns autonomously; Prediction learning; Reinforcement learning; Recurrent neural network; Moving object detection