Un equipo de investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (Kaist) desarrolló un robot cuadrúpedo capaz de desplazarse de forma autónoma por escaleras, senderos boscosos y terrenos irregulares tras completar un entrenamiento con inteligencia artificial que tomó apenas ocho minutos.Durante ese tiempo, el sistema generó el equivalente a 15,5 horas de datos de entrenamiento mediante simulaciones por computadora, un proceso mucho más rápido que los métodos tradicionales basados en captura de movimiento de personas o animales.El robot, denominado Kaist Hound, puede decidir por sí mismo cuál es la mejor forma de desplazarse según el entorno.
Si encuentra escaleras, raíces de árboles, troncos caídos o desniveles, cambia automáticamente entre caminar, correr o saltar para mantener la velocidad y el equilibrio.Para lograrlo, el equipo creó una nueva tecnología de control basada en inteligencia artificial denominada APT-RL (Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning).
El sistema combina un entrenamiento previo con aprendizaje por refuerzo, una técnica en la que un agente aprende mediante prueba y error hasta encontrar la estrategia más eficiente.A diferencia de enfoques anteriores, en los que cada tipo de movimiento debía programarse de forma independiente, el nuevo controlador integra todas las habilidades de locomoción en un único sistema.
