Experto en robótica: "La IA conducirá a robots humanoides que puedan pensar por sí mismos"

Cuando dentro de 10, 20 o 50 años miremos hacia atrás, es muy probable que recordemos la fecha del 30 de noviembre de 2022 como un punto de inflexión histórico. El lanzamiento de ChatGPT puede ser visto como el inicio de una era de uso generalizado de la IA. Desde entonces se convirtió en un tema candente de conversación.

Todo esto a pesar de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no son tecnologías nuevas. Las conocemos desde hace décadas, pero la revolución reciente se debe, a grandes rasgos, a los avances en la potencia de cálculo que nos permiten manejar las enormes cantidades de datos necesarias para abordar las tareas complejas para las que empezamos a utilizar la IA. Las empresas detrás de todo esto, como NVIDIA, están experimentando un crecimiento extraordinario, y con razón.

Antes de la conferencia tecnológica COMPUTEX de este año, el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, habló del poder transformador de la IA generativa, prediciendo un cambio importante en la informática. “La intersección de la IA y la computación acelerada está destinada a redefinir el futuro”, afirmó Huang, que con estas palabras preparó el terreno para debatir sobre innovaciones de vanguardia como el campo emergente de la IA física, que promete revolucionar la automatización robótica.

Pero ahora, a mediados de 2024, ¿qué progreso hemos hecho en la revolución de la IA física?

En una escala del 1 al 5…

Para ser honesto, aún no hemos llegado tan lejos. Me gusta comparar la robótica con el desarrollo de los coches autónomos. La industria automotriz ha definido cinco etapas para la transición de la conducción manual a la totalmente autónoma. 

Actualmente, la industria no está en el nivel 5, como han mostrado experimentos recientes en EE. UU., pero lo positivo es que hay muchas tecnologías de nivel 2, 3 o 4 en el camino que pueden tener un gran impacto. Es el caso del control de crucero adaptativo en los coches, que ha transformado un proceso muy manual en un proceso semi-automatizado, haciendo la conducción más suave, fácil y segura.

Lo mismo ocurre con la robótica. La IA, sin duda, algún día conducirá a robots humanoides que puedan pensar y resolver problemas por sí mismos sin programación previa: eso sería el nivel 5. Pero, al igual que con los coches autónomos, veremos, y estamos viendo, numerosos avances en los niveles 2, 3 y 4 que están proporcionando un verdadero valor a las empresas.

Uno de estos avances, por ejemplo, se puede ver en la logística. Ya se están desarrollando soluciones donde un robot realiza la preparación de pedidos con total autonomía. En comparación con los procesos manuales, esto mejora significativamente la velocidad y la precisión en la gestión de pedidos en almacenes y ayuda a los centros logísticos a satisfacer la creciente demanda global. Al mismo tiempo, se enfrenta a la creciente dificultad de atraer mano de obra para este tipo de trabajo manual.

Llegar a un robot humanoide de nivel 5 dependerá, entre otras muchas cosas, de tener una tecnología de visión y software excepcionales a un nivel que aún no hemos visto. Pero las innovaciones tecnológicas intermedias están entregando mucho valor en el camino.

Imagen de archivo de robots trabajando en una empresa.

Tres impactos de la IA generativa

Lograr que un grupo de expertos en robótica se alinee sobre dónde estamos actualmente en la escala mencionada podría iniciar una larga discusión. Pero es obvio que, al observar el potencial disruptivo de la IA física, todavía tenemos mucho terreno por cubrir, a pesar de los grandes avances realizados en 2023 y 2024.

Mirando hacia el futuro, resaltaría tres impactos que la IA física tendrá en la robótica:

En primer lugar, la IA eliminará en gran medida la necesidad de expertos. Por supuesto, todavía necesitaremos a muchos ingenieros en robótica, integradores y otros especialistas cualificados en el futuro. Pero el potencial de la automatización robótica es tan grande que no puede haber un experto en cada fábrica (como industria, los robots solo han alcanzado alrededor del 2% del mercado potencial actual). Muchas tareas de la robótica hoy en día aún requieren un experto. Con la IA, pronto podremos eliminar algunos de los obstáculos actuales, lo que acelerará significativamente la introducción de robots en muchas áreas.

En segundo lugar, la IA generativa puede ayudarnos a estandarizar soluciones. Si observamos los desafíos que enfrentamos en la industria de la automatización, los problemas son similares en muchas empresas. Con la IA generativa, podemos estandarizar cada vez más tanto los problemas como las soluciones y, por lo tanto, crear comportamientos robóticos más reutilizables. No es necesario reinventar la rueda cada vez que se instala un nuevo robot, y la IA puede ayudar con eso, haciendo que la integración y el retorno de la inversión sean mucho más rápidos.

En tercer lugar, la IA mejora la capacidad de los robots para navegar en entornos impredecibles. La tecnología de visión con retroalimentación en tiempo real de cámaras 3D es un gran facilitador no solo de la navegación autónoma, sino también de la detección de obstáculos. Esta capacidad abre la posibilidad de introducir robots fuera del entorno altamente estructurado de una fábrica, por ejemplo, en la construcción, donde los robots deben manejar variaciones en los proyectos mientras operan junto a los trabajadores.

FUENTE: 20minutos