Aprendizaje por Refuerzo y Robótica con Python

El aprendizaje por refuerzo es un área del machine learning donde los agentes aprenden a tomar decisiones optimizando recompensas a través de la interacción con su entorno. Esta técnica tiene aplicaciones significativas en robótica, donde los robots aprenden a realizar tareas complejas de forma autónoma. Python juega un papel crucial en este campo, proporcionando un entorno de programación flexible para implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

La imagen captura la esencia de la robótica y el aprendizaje por refuerzo con Python, mostrando un robot o un brazo mecánico en pleno proceso de aprendizaje. Se destacan elementos visuales de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como sistemas de recompensa y procesos de toma de decisiones, integrados con fragmentos de código Python.

En esta publicación, exploramos cómo se pueden desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo en Python, utilizando bibliotecas como TensorFlow, Keras y Gym de OpenAI. Estos modelos permiten que los robots aprendan desde cero, mejorando con cada iteración, lo que resulta en sistemas robóticos más eficientes y adaptables.

import gym import numpy as np import random from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam # Creación del entorno Gym env = gym.make('CartPole-v1') # Construcción del modelo neuronal modelo = Sequential() modelo.add(Dense(24, input_shape=(env.observation_space.shape[0],), activation='relu')) modelo.add(Dense(24, activation='relu')) modelo.add(Dense(env.action_space.n, activation='linear')) modelo.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001)) # Función para elegir una acción def elegir_accion(estado): if np.random.rand() <= 0.1: return random.randrange(env.action_space.n) else: accion_valores = modelo.predict(estado) return np.argmax(accion_valores[0]) # Entrenamiento del modelo for episodio in range(1000): estado = env.reset() estado = np.reshape(estado, [1, env.observation_space.shape[0]]) for paso in range(500): accion = elegir_accion(estado) prox_estado, recompensa, terminado, _ = env.step(accion) prox_estado = np.reshape(prox_estado, [1, env.observation_space.shape[0]]) # Actualizar el estado estado = prox_estado if terminado: break