La IA generativa multiplica la potencia de la robótica

El principal objetivo de fundir inteligencia artificial y robótica es lograr que las máquinas sean capaces de adaptarse, en tiempo real y con mayor facilidad, a la variabilidad e imprevisibilidad de los entornos en los que operan. Sin embargo, en el informe Artificial Intelligence in Robotics, de la Federación Internacional de Robótica (IFR) de Fráncfort, se menciona que “la inteligencia artificial aún está en sus inicios en cuanto a aplicaciones en el ámbito de la robótica”.

Según el documento de la IFR la tendencia de desarrollo más significativa de esta integración con la IA es la robótica colaborativa: los llamados cobots, destinados a operar de manera segura junto a los humanos, gracias a su sofisticada mecánica y electrónica de control. Las aplicaciones de robótica colaborativa, asevera el informe, alcanzaron en 2022 (último dato disponible) el 10% de las instalaciones anuales a nivel mundial.

El problema es que cuando la IA se enfrenta a la realidad física, los límites siguen siendo significativos. La interacción no programada con un entorno no estructurado requiere la capacidad de dar significado a los objetos que el robot manipula y a las acciones que realiza, comprender las relaciones de causa y efecto entre las acciones realizadas y el resultado que producen en el ambiente, capacidades avanzadas de percepción, además de una manipulación cada vez más precisa.

Para los humanos, operaciones como coger un paquete de pasta de un estante, tras reconocerlo visualmente, moviendo otros objetos (frascos, latas, etc.) que se interponen, son tareas que están al alcance de un niño, pero en muchos casos aún superan las capacidades actuales de los robots.

Cómo hacer que los robots aprendan

Hacer que el robot comprenda el significado de las acciones humanas para predecir sus siguientes movimientos (si una persona coge un destornillador, es posible presumir cuál será su próxima acción) y actuar en consecuencia, es algo que se está perfeccionando en los laboratorios de robótica, pero que aún no está lista para transferirse a la industria.

Por esta razón, la investigación que trabaja en la aplicación de la inteligencia artificial en la robótica, además del perfeccionamiento de la comprensión de los comandos de voz, en la actualidad se centra sobre todo en la inteligencia semántica. Se trata de lograr que el robot comprenda el contexto y la persona con la que está interactuando y, en base a esto, tome las decisiones apropiadas.

Por otro lado, los avances en inteligencia artificial están acelerando un cambio que ya había comenzado. Los algoritmos de IA permiten a los robots analizar datos, reconocer patrones y aprender de la experiencia, mejorando continuamente sus habilidades. Uno de los métodos más utilizados es el aprendizaje por imitación, en el que los robots observan y replican las acciones humanas. Por ejemplo, el Toyota Research Institute, en colaboración con el MIT y la Universidad de Columbia, ha desarrollado robots capaces de pelar vegetales o verter líquidos gracias a demostraciones humanas. Estas tecnologías permiten que las máquinas aprendan nuevas habilidades sin instrucciones detalladas, haciéndolas más versátiles y adaptables.

En una demostración similar, un equipo de Stanford utilizó un robot comercial relativamente económico, con un costo de 32.000 dólares, para realizar tareas complejas de manipulación como cocinar camarones y limpiar manchas. El robot, llamado Mobile ALOHA, aprendió rápidamente estas nuevas habilidades gracias a la inteligencia artificial. Solo necesitó 20 demostraciones humanas y datos de otras tareas, como rasgar una servilleta de papel o un trozo de cinta adhesiva. Así, los investigadores descubrieron que la IA puede ayudar a los robots a adquirir habilidades transferibles: el entrenamiento en una determinada tarea puede mejorar el rendimiento en otras.

Asistir a los humanos de forma natural

La capacidad de aprender de diferentes tipos de entradas y generar respuestas apropiadas es la base de los avances en la robótica de servicio, que tiene como objetivo crear máquinas capaces de asistir a las personas de manera autónoma y proactiva. Por ejemplo, los robots diseñados para la asistencia a ancianos pueden comprender el tono de voz y el lenguaje corporal de las personas, respondiendo de manera empática y adecuada.

Esto hace posible una interacción más natural y personalizada, mejorando así la calidad de vida de quienes se encuentran en situaciones de aislamiento. Es el caso del famoso robot antropomorfo Pepper, ya utilizado en algunas residencias para brindar compañía a los mayores, o de los robots desarrollados por startups como ElliQ, que utilizan la IA para conversar, jugar y fomentar la actividad física y mental de los ancianos.

Otro sector en rápido crecimiento es la robótica móvil, con modelos que utilizan técnicas de aprendizaje por refuerzo sim-to-real para entrenarse en entornos virtuales antes de realizar tareas en el mundo real. Esta metodología permite que los robots se adapten a nuevos contextos sin necesitar una programación detallada para cada escenario. Así funciona el robot humanoide Digit, el resultado de una colaboración entre las universidades de Oregón y California, Berkeley, cuyos avances fueron publicados en Science Robotics. Digit ahora sabe caminar y llevar objetos incluso en entornos variables, nunca antes conocidos.

Un mar de posibilidades

El uso de la robótica blanda podría ser otra innovación muy interesante en combinación con la IA. Esta tecnología se inspira en la biología y tiene como objetivo crear robots con estructuras y movimientos similares a los de los organismos vivos. Pueden ser utilizados en sectores como la medicina para realizar intervenciones mínimamente invasivas, o en la robótica social, donde pueden interactuar de manera más natural con los seres humanos.

También se están experimentando infraestructuras urbanas donde los vehículos autónomos pueden interactuar con semáforos y carreteras inteligentes para mejorar la seguridad y la eficiencia del tráfico. Así como los robots de reparto que podrían ser utilizados para el transporte de bienes en las ciudades, reduciendo costos y emisiones. Y lo que antes parecía ciencia ficción podría convertirse pronto en realidad, es decir, el uso de interfaces cerebrales para permitir a las personas controlar dispositivos e interactuar con la tecnología usando solo el poder del pensamiento: una tecnología que podría derribar muchas barreras para las personas con discapacidad.

A pesar de los evidentes avances en la IA aplicada a la robótica, todavía hay desafíos significativos por superar. La recopilación y gestión de datos, por ejemplo, plantea problemas de privacidad y seguridad, lo que hace necesaria la aplicación de medidas rigurosas por parte de las empresas. También la cuestión de la responsabilidad es crucial: en caso de accidentes causados por robots, se necesitan regulaciones claras para definir quién es responsable. Además, la automatización podría llevar a la pérdida de puestos de trabajo, pero los programas de reciclaje profesional pueden ayudar a las personas a incorporarse a nuevos roles. Los retos son muchos, las oportunidades más aún.