Figure 01, el robot m¨¢s cercano al humanoide que la ciencia ficci¨®n anticip¨®

Figure 01 es el prototipo m¨¢s cercano al humanoide que la ciencia ficci¨®n hab¨ªa anticipado. El robot, que ha recibido este mes de marzo el apoyo inversor y tecnol¨®gico de la compa?¨ªa de inteligencia artificial Open AI, el gigante de los procesadores Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de discernir objetos no solo por su forma sino por su funcionalidad, desarrollar tareas diversas ajustando sus movimientos a la resistencia de aquello que manipula, interaccionar con el entorno e incluso evaluar su desempe?o. Figure se acerca en apariencia a las m¨¢quinas de Yo, robot y a¨²n est¨¢ lejos de Robocop, pero es un ejemplo de una fulgurante carrera tecnol¨®gica: el embodiment, un t¨¦rmino ingl¨¦s que podr¨ªa traducirse por encarnaci¨®n o personificaci¨®n y que supone, seg¨²n Luis Merino, profesor y director del Service Robotics Lab (Laboratorio de Rob¨®tica de Servicios) de la Universidad Pablo de Olavide, romper los l¨ªmites de la ¡°pasividad del aprendizaje¡± autom¨¢tico para acercarse al humano, donde la interacci¨®n con el entorno es la clave.

La apuesta de las grandes compa?¨ªas por esta tecnolog¨ªa es clara. Nvidia, adem¨¢s de su apoyo financiero a Figure, ha anunciado GR00T, una plataforma espec¨ªfica para robots humanoides, en cuyo desarrollo hay una acelerada carrera en la que participan, entre otras, empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure AI, Fourier Intelligence, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.

Dennis Hong es fundador de RoMeLa y creador de Artemis, un robot androide que juega al f¨²tbol como demostraci¨®n de la versatilidad conseguida en sus capacidades de movimiento. Hong explica el salto cualitativo de los nuevos desarrollos: ¡°El 99,9% de los robots que existen hoy en d¨ªa utilizan servomotores y son muy r¨ªgidos. Son excelentes para la automatizaci¨®n de f¨¢bricas o para tareas ¨²nicas dom¨¦sticas [como los aspiradores aut¨®nomos], pero este robot [Artemis] imita el m¨²sculo biol¨®gico y le permite ser ¨¢gil, r¨¢pido, robusto y bastante inteligente¡±.

¡°Esta inteligencia¡±, seg¨²n explica, le permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma aut¨®noma. ¡°El futuro¡±, concluye, ¡°es que pueda ejecutar cualquier cosa que un humano pueda hacer¡±. Para demostrarlo, Hong sujeta por la espalda a Artemis y lo empuja para forzarle a reaccionar ante un imprevisto, prueba que el robot supera.

Es un paso muy significativo frente a modelos como los de Deep Robotics, que desarrolla cuadr¨²pedos para trabajos industriales y de rescate. Vera Huang resalta los ¡°avances motores, como la capacidad de saltar o subir escaleras¡±, pero admite que no est¨¢n dotados de la ¨²ltima generaci¨®n de inteligencia.

Cassie, de Agility Robotics, ha sido preparado para recorrer diferentes superficies y ejecutar grandes saltos sin conocer previamente el terreno. Lo hace a trav¨¦s de la t¨¦cnica de ¡°aprendizaje por refuerzo¡±. ¡°El objetivo es ense?ar al robot a aprender a hacer todo tipo de movimientos din¨¢micos de la forma en que lo hace un humano. Cassie utiliza el historial de lo que ha observado y se adaptara r¨¢pidamente al mundo real¡±, explica a MIT technology review Zhongyu Li, de la Universidad de California y participante en el desarrollo.

Los investigadores utilizaron una t¨¦cnica de IA llamada aprendizaje por refuerzo para ayudar a un robot de dos patas. El aprendizaje por refuerzo funciona recompensando o penalizando a una IA mientras intenta llevar a cabo un objetivo. En este caso, el enfoque ense?¨® al robot a generalizar y responder en nuevos escenarios, en lugar de congelarse como habr¨ªan hecho sus predecesores.

¡°El siguiente gran paso es que los robots humanoides hagan un trabajo real, planifiquen actividades y se relacione con el mundo f¨ªsico de maneras que no solo interaccionen con los pies y el suelo¡±, dice Alan Fern, profesor de Ciencias de la Computaci¨®n en la Universidad Estatal de Oreg¨®n.

En este sentido avanza Figure, un robot de 1,70 metros de alto, 60 kilos, con capacidad para cargar un tercio de su peso, el¨¦ctrico, con cinco horas de autonom¨ªa y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que lo hace diferente, es su capacidad de desarrollar distintas tareas, discernir personas y objetos, actuar aut¨®nomamente y, sobre todo, aprender. La compa?¨ªa defiende que su apariencia humana es necesaria porque ¡°el mundo est¨¢ dise?ado para la misma¡±.

Figure es un ejemplo de encarnaci¨®n o personalizaci¨®n. ¡°No podemos separar mente y cuerpo. El aprendizaje los a¨²na. La mayor¨ªa de robots procesan im¨¢genes y datos. Los entrenas y no tienen una interacci¨®n. Sin embargo, los humanos aprendemos interaccionando con nuestro entorno, porque tenemos un cuerpo y tenemos unos sentidos¡±, explica Merino.

Su equipo ya ha desarrollado robots de asistencia que, cuando act¨²an como gu¨ªas tur¨ªsticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de la gente, o act¨²an de acuerdo con los sentimientos de un anciano al que ayudan, o evitan vulnerar la distancia social de los humanos con los que trabajan.

Pero en la mayor¨ªa de los robots actuales, incluso los que cuentan con inteligencia artificial, ¡°el aprendizaje es pasivo¡±, seg¨²n relata el catedr¨¢tico de la UPO. Cassie, adem¨¢s del desarrollo de la red neuronal artificial, ha desarrollado su destreza a trav¨¦s de aprendizaje por refuerzo, una t¨¦cnica parecida a la utilizada para el adiestramiento de mascotas.

Merino profundiza en este sentido. ¡°No le damos al robot una descripci¨®n expl¨ªcita de lo que tiene que hacer, sino que aportamos una se?al cuando se comporta mal y, en lo sucesivo, lo evitar¨¢. Y al contrario. Si lo hace bien, le damos una recompensa¡±. En el caso de las mascotas puede ser un juguete, una caricia o una golosina. Para los robots es un algoritmo que intentar¨¢n alcanzar el mayor n¨²mero de veces con su comportamiento.

El investigador aclara que este sistema supone, adem¨¢s de un avance en las capacidades rob¨®ticas, una f¨®rmula de hacerlos m¨¢s eficientes, ya que precisan de menos energ¨ªa para procesar millones de datos vinculados a todas las variables posibles. ¡°Es muy dif¨ªcil programar a un robot para todas las circunstancias a las que se puede enfrentar¡±, incide Merino.

¡°Llevamos decenas de a?os con robots en las f¨¢bricas haciendo cosas de forma algor¨ªtmica y repetitiva. Pero si queremos que sean m¨¢s generales hay que dar un paso m¨¢s¡±, concluye. La carrera rob¨®tica va en esta direcci¨®n.

Y como todo avance digital, la seguridad ser¨¢ un elemento determinante. Cualquier sistema, hasta un simple electrodom¨¦stico conectado a la nube, puede ser v¨ªctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en los desarrollos de rob¨®tica m¨¢s avanzados, ha firmado un acuerdo de colaboraci¨®n con Check Point para mejorar la seguridad de la infraestructura de inteligencia artificial en la nube.

Tambi¨¦n Amazon Web Services (AWS) ha anunciado su colaboraci¨®n con Nvidia para utilizar la plataforma de esta ¨²ltima compa?¨ªa, Blackwell, presentada este a?o en su conferencia de desarrolladores GTC 2024. El acuerdo incluye el uso conjunto de infraestructuras de ambas tecnol¨®gicas en desarrollos que incluyen la rob¨®tica.

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