/cloudfront-eu-central-1.images.arcpublishing.com/prisa/LFO6NYKDYNGQJMNQRNDG6YRK7Q.jpg)
La figura 01 es el prototipo más cercano al humanoide que la ciencia ficción había anticipado. El robot, que el pasado mes de marzo recibió inversiones y apoyo tecnológico de la empresa de inteligencia artificial Open AI, el gigante procesador Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de distinguir objetos no sólo por su forma sino también por su funcionalidad, realizar diversas tareas adaptando sus movimientos a la resistencia de lo que manipula, interactúa con el entorno y también evalúa su desempeño. La figura es similar en apariencia a las máquinas de Yo robot y todavía está muy lejos Robocoppero es un ejemplo de una carrera tecnológica deslumbrante: la encarnación, un término inglés que podría traducirse como encarnación o personificación y que, según Luis Merino, profesor y director del Laboratorio de Robótica de Servicios de la Universidad Pablo de Olavide, supone superar los límites de la «pasividad del aprendizaje automático». para los humanos, donde la interacción con el medio ambiente es clave.
La apuesta de las grandes empresas por esta tecnología es clara. Nvidia, además de su apoyo financiero a Figure, anunció GR00T, una plataforma específica para robots humanoides, en cuyo desarrollo hay una carrera acelerada en la que empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure, entre otras Otros participan: AI, Fourier Intelligence, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.
Dennis Hong es el fundador de RoMeLa y creador de Artemis, un robot android que juega al fútbol demostrando la versatilidad conseguida en sus capacidades de movimiento. Hong explica el salto de calidad de los nuevos desarrollos: “El 99,9% de los robots que existen hoy en día utilizan servomotores y son muy rígidos. «Son fantásticos para la automatización industrial o tareas domésticas únicas (como aspiradoras autónomas), pero este robot (Artemis) imita los músculos biológicos y le permite ser ágil, rápido, robusto y bastante inteligente».
“Esta inteligencia”, según explica, le permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma independiente. “El futuro”, concluye, “es que podrá hacer cualquier cosa que un ser humano pueda hacer”. Para demostrarlo, Hong agarra a Artemis por detrás y lo empuja para obligarlo a reaccionar ante un evento inesperado, prueba de que el robot tiene la ventaja.
Se trata de un paso muy significativo respecto a modelos como los de Deep Robotics, que desarrolla cuadrúpedos para trabajos industriales y de rescate. Vera Huang destaca “los avances motores, como la capacidad de saltar o subir escaleras”, pero admite que no están dotados de inteligencia de última generación.
Cassie, de Boston Dynamics, fue entrenada para cubrir múltiples superficies y realizar grandes saltos sin conocimiento previo del terreno. Lo hace mediante la técnica del «aprendizaje por refuerzo». “El objetivo es enseñar al robot a realizar todo tipo de movimientos dinámicos como lo hace un humano. «Cassie utiliza la historia de lo que ha observado y se adaptará rápidamente al mundo real», explica. Revisión de tecnología del MIT Zhongyu Li, Universidad de California y participante en el desarrollo.
Los investigadores utilizaron una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje por refuerzo para ayudar a un robot de dos piernas. El aprendizaje por refuerzo funciona recompensando o penalizando a una IA cuando intenta alcanzar un objetivo. En este caso, el enfoque enseñó al robot a generalizar y responder a nuevos escenarios, en lugar de estancarse como lo habrían hecho sus predecesores.
«El próximo gran paso será que los robots humanoides hagan trabajo real, planifiquen tareas e interactúen con el mundo físico de maneras que no interactúen sólo con sus pies y el suelo», dice Alan Fern, profesor de informática en Oregon. . Universidad Estatal.
En este sentido, avanza Figura, un robot de 1,70 metros de altura, 60 kilos, con capacidad de transportar un tercio de su peso, eléctrico, con cinco horas de autonomía y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que le hace diferente es su capacidad para realizar distintas tareas, discernir personas y objetos, actuar de forma autónoma y, sobre todo, aprender. La empresa afirma que su aspecto humano es necesario porque “el mundo está diseñado para ello”.
La figura es un ejemplo de realización o personalización. “No podemos separar la mente y el cuerpo. El aprendizaje los une. La mayoría de los robots procesan imágenes y datos. Los entrenas y no tienen interacción. Sin embargo, los humanos aprendemos interactuando con nuestro entorno, porque tenemos cuerpo y tenemos sentidos”, explica Merino.
Su equipo ya ha desarrollado robots de asistencia que, a la hora de actuar como guías turísticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de las personas, o actúan según los sentimientos del anciano al que ayudan, o evitan violar la distancia social de los humanos con quienes trabajan.
Pero en la mayoría de los robots actuales, incluso aquellos equipados con inteligencia artificial, “el aprendizaje es pasivo”, según el profesor de la UPO. Cassie, además de desarrollar la red neuronal artificial, desarrolló sus habilidades mediante el aprendizaje por refuerzo, una técnica similar a la que se utiliza para entrenar mascotas.
Merino profundiza en este sentido. “No le damos al robot una descripción explícita de lo que tiene que hacer, sino que le damos una señal cuando se porta mal y, a partir de ahí, lo evitará. Y al contrario. Si lo haces bien, te daremos una recompensa». En el caso de las mascotas puede ser un juguete, una caricia o una golosina. Para los robots es un algoritmo que intentarán implementar la mayor cantidad de veces posible con su comportamiento.
El investigador matiza que este sistema supone, además de un avance en las capacidades de los robots, una fórmula para hacerlos más eficientes, ya que requieren menos energía para procesar millones de datos vinculados a todas las variables posibles. «Es muy difícil programar un robot para todas las circunstancias que podría enfrentar», dice Merino.
“Durante décadas hemos tenido robots en las fábricas haciendo cosas de forma algorítmica y repetitiva. Pero si queremos que sean más generales tenemos que ir un paso más allá”, concluye. La carrera de la robótica va en esta dirección.
Y como todo avance digital, la seguridad será un factor clave. Cualquier sistema, incluso un simple electrodoméstico conectado a la nube, puede ser víctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en los desarrollos de la robótica más avanzada, ha firmado un acuerdo de colaboración con Check Point para mejorar la seguridad de las infraestructuras de inteligencia artificial en la nube.
Amazon Web Services (AWS) también anunció su colaboración con Nvidia para utilizar la plataforma de esta última compañía, Blackwell, que fue presentada en la conferencia de desarrolladores de este año GTC 2024. El acuerdo supone el uso conjunto de la infraestructura de ambas tecnologías en desarrollos que incluyan la robótica.
puedes seguir La tecnología de EL PAÍS En Facebook Y X o regístrate aquí para recibir el nuestro boletín semanal.