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Jueves 23 de mayo de 2002 Mundial de fútbol de robots en
Corea
Mientras las huestes futboleras del mundo se preparan para el Mundial de Fútbol, organizado por la FIFA, que se iniciará la semana que viene en Corea, otro mundial ya ha comenzado en Seúl: se trata de una competencia entre robots. El jueves 23 de se jugó el primer partido del FIRA Robot World Cup 2002, un evento organizado por la Federation of International Robot-soccer Association con la intención de promover el intercambio en la investigación en robótica e inteligencia artificial (IA). El objetivo del evento no es estimular el espíritu de competencia entre los científicos, sino proponer problemas con el fin de desarrollar tecnologías aplicables a cuestiones de impacto social, como por ejemplo la creación de robots para realizar actividades de rescate en zonas de catástrofe. Por eso, este evento se realiza en simultáneo con el 2002 FIRA Robot World Congress, donde investigadores de todo el mundo exponen los desarrollos teóricos que dieron lugar a la tecnología usada en la competencia. El fútbol como actividad para pensar problemas de alta tecnología, no es una excusa demagógica de los científicos para atraer la atención de las masas. Aunque parezca extraño a un jugador de carne y hueso, una cancha plantea muchos problemas de interés relacionados con la cooperación, la visión, el control y la resolución de conductas en tiempo real, entre otros. Todos estos tópicos comenzaron a tratarse en forma sistemática desde mediados de la década del ´90, dando nacimiento a una nueva disciplina: el fútbol robótico (Robot Soccer). Fue a finales el año 1995 cuando el profesor Jong-Hwan Kim -actual presidente de FIRA- del Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), inició la conformación de un comité internacional para la organización del primer campeonato de fútbol de robots, que se llevaría a cabo al año siguiente. Este año la Argentina hace su debut en tierras coreanas con el flamante equipo de robots que el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la Universidad de Buenos Aires (UBA) viene "entrenando" desde hace casi un año. El equipo de profesionales del Departamento de Computación (DC) que participan del proyecto UBA-SoT (Soccer Team) está integrado por: Patricia Borensztejn, Claudia Castelo, Mariano Cecowski, Sergio Daicz, Héctor Fassi, Andrés Ferrari, Julio Jacobo Berlles, Andrea Katz, Ignacio Laplagne, Marta Mejail, Flavio Scarpettini, Andrés Stoliar y Gonzalo Tejera. El proyecto está dirigido por Juan Miguel Santos y coordinado por Hugo Scolnik y Santos. Para poder preparar al "seleccionado argentino", los investigadores que trabajaron en el desarrollo del proyecto UBA-SoT, se dividieron en tres grupos: uno de visión, uno de procesamiento y otro de robótica e IA. Quincalla futbolera El "seleccionado argentino" está formado por los robots YSRA de la empresa coreana Yujin Robotics Co.Ltd. Cada uno de los "jugadores" no es más que un cubo de 7,5 centímetros de lado que posee dos ruedas para moverse en el campo de juego (una superficie rectangular de 2,20 por 1,80 metros). Este tipo de robots se llaman brainless, porque no tienen incorporado un microprocesador en el que puedan ejecutarse los programas que organizan sus conductas. Estas pequeñas "cajas bobas" sólo cuentan en su interior con un microcontrolador que les permite mover sus ruedas de acuerdo con las órdenes emitidas por la computadora central. En ésta corren los programas que funcionan como la "inteligencia" de cada robot. La información procesada por la computadora es transmitida por un sistema de radio a cada robot y éste la recibe a través de una antena que posee en su cara superior. En la cancha se disponen diez robots, cinco de cada equipo, dispuestos a meter la mayor cantidad de goles en el arco contrario y minimizar la cantidad de goles a recibir. Arriba de la cancha, a dos metros de altura y en el medio, hay dos cámaras, una para cada equipo. Las cámaras apuntan al campo de juego y envían las imágenes captadas a la computadora de sus respectivos equipos. En cada computadora esas imágenes son analizadas con un sistema de visión que le pasa información al sistema de control acerca de la ubicación de los robots de su equipo, de los robots del equipo contrario y de la pelota. "Con esa información el sistema de control resuelve cómo debe moverse cada jugador y, por medio de un sistema de radiofrecuencia le envía el comando de velocidades a cada robot. Entonces, cada robot actúa, la cámara toma la imagen, informa la nueva situación y se cierra el ciclo", sintetizaba Juan Santos unos días antes de partir hacia Corea. El ciclo descripto por el investigador es un complejo proceso que se cumple cada 33 milisegundos. En este breve lapso, un sistema de visión y un sistema de control interactúan dentro de la computadora que procesa la información para determinar la conducta de cada "jugador". El sistema de visión se ocupa de tomar un imagen de la cancha cada e intenta ubicar las coordenadas cartesianas de cada uno de los jugadores propios y contrarios dentro del campo de juego. Para que esta tarea pueda ser realizada, cada robot tiene en la parte superior dos parches de colores: uno de estos parches identifica al equipo -puede ser azul o amarillo, el color se sortea entre los dos equipos antes de cada partido- y el otro identifica a cada jugador. "Acá se presenta el problema de que la imagen no está en centímetros, sino que está en pixeles, y deformada -explicaba Julio Jacobo, del grupo de visión-. Para subsanar este inconveniente, durante la etapa de calibración se determinan los coeficientes de la transformación de coordenadas en pixeles sobre la imagen, a coordenadas en centímetros sobre la cancha real. Estos coeficientes son utilizados luego por el sistema de visión para corregir las posiciones de los robots y la pelota detectados." La detección por color para identificar cada uno de los elementos presentes en el campo de juego se realiza mediante la recolección de los valores RGB - que son las componentes del rojo, el verde y el azul de cada pixel- correspondientes a dichos elementos. Con esta caracterización estadística se determina el valor medio y a partir de estos parámetros se realiza una partición del espacio de colores en clases. "Lo que el sistema de visión hace en el momento de juego es un barrido de toda la cancha, y cada vez que encuentra alguna isla de color, que pueda corresponder a algo de interés (la pelota o algún robot), trata de determinar qué es y cuál es su posición", aclaraba Jacobo. En el robot-soccer no hay jugadores que cumplan funciones diferenciadas, todos los robots son iguales en la cancha: tienen una serie de conductas posibles a desarrollar (moverse para recibir la pelota, pasar la pelota a un compañero, "patear" al arco, etc.) y una serie de precondiciones para que cada una de estas conductas sea activada. La única excepción a esta regla es el arquero. Este jugador cumple una función diferente a la del resto del equipo, de manera tal que sus conductas (y las precondiciones concomitantes) son mucho más limitadas y específicas. Los robots sólo pueden llevar a cabo dos acciones físicas en la cancha: movilizarse con sus ruedas y empujar ("patear") la pelota con alguna de sus caras laterales. Pero estos dos movimientos básicos que ejecuta cada autómata, dan como resultado una serie de conductas que deben servir para mejorar la performance general del equipo. El oráculo en la cancha Uno de los desafíos más destacables que plantea el fútbol robótico es el de lograr que los integrantes del equipo se comporten cooperativamente. Esto se puede realizar a través de una estructura centralizada que le diga a cada robot lo que tiene que hacer o se puede dejar que cada uno decida autónomamente: estos son los dos extremos en el espectro de posibilidades para llegar a la cooperación. En el caso del equipo UBA-SoT se optó por un esquema de conducta en el que "cada robot haga lo que quiera". Es decir, son autómatas con cierta autonomía incorporada: lograr la máxima eficacia en el comportamiento individual daría como resultado la cooperación que permite mejorar el desempeño del equipo. Los robots tienen incorporadas una serie de hipótesis que incluyen unas condiciones previas a las que corresponden una cantidad limitada de respuestas posibles, de acuerdo a los condiciones de cada momento se ejecutará una conducta determinada. Para lograr este objetivo, los investigadores integraron dos enfoques distintos: el de la conducta reactiva (que tiene que ver con problemas de tiempo real) y el de la conducta deliberativa (relacionado con cuestiones de estrategia). "Cada robot en un alto nivel decide qué hacer, después tiene que ver cómo lo hace y resolver cuáles son las velocidades de las ruedas izquierda y derecha para ese instante de tiempo -explicaba Santos-. Cuando el robot decide qué hacer, en las precondiciones de la decisión tuvo en cuenta hechos que en realidad sucederán en el futuro". Como el robot tarda en decidir, en mandar el comando y en actuarlo, para cada uno de los objetos que se mueven en el mundo real se usan predictores. El concepto de predictor es una de las claves para entender cómo se logra que los robots puedan tener conductas deliberativas, pero en tiempos similares a los de una conducta reactiva. Un predictor es una función que, sobre la base de la historia previa del objeto, permite dar una predicción acerca del estado futuro. Estas funciones sirven para realizar pronósticos en un muy corto plazo. Utilizando predictores se puede prever, por ejemplo, el recorrido que la pelota hará en un periodo de tiempo y de esa forma calcular el recorrido que un robot determinado deberá realizar para llegar a interceptarla antes que algún robot del equipo adversario. El desafío del grupo de investigadores del proyecto UBA-SoT fue lograr que
los "cubos de metal", llegados de Corea, vuelvan a competir a su tierra natal,
con una inteligencia incorporada que dé cuenta de los desarrollos tecnológicos que se
pueden producir desde una universidad del sur.
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