Ya no es una cuestión de si, sino sólo de cuándo. La promesa de la robótica humanoide finalmente está cristalizando en una realidad comercial.
Esta nueva era creará un sector con megalitos rivales como la automoción y la informática.
Pero todavía no hemos llegado a ese punto, y aunque grandes y conocidos fabricantes están invirtiendo miles de millones en desarrollo, con pocos líderes claros, los propios robots aún están en la adolescencia.
Líder de Servicio Inteligente, Cambridge Consultants, parte de Capgemini.
¿Mi consejo? Trátelos como a cualquier otro adolescente y no los apresure a convertirse en adultos antes de que estén listos. Adopte un enfoque de innovación lento, cree capacidades capa por capa y permita que la madurez surja del impulso. Es la forma más rápida de comercializar y ganar la carrera de precios.
Los equipos de desarrollo avanzan día a día, impulsados e inspirados por el atractivo obvio de un robot con forma humana, que utiliza herramientas e infraestructura existentes para trabajar de manera inteligente y efectiva en cualquier entorno diseñado para humanos. Pero tenemos claras las barreras, y somos igualmente claros con los líderes empresariales acerca de la necesidad de comprender los factores técnicos, prácticos, regulatorios y sociales que se encuentran entre ellos y el mercado.
Dicho esto, no tengo ninguna duda de que la robótica humanoide no es sólo una nueva forma de ganar, sino una forma de ganar a lo grande. Las empresas que superen los desafíos que voy a describir primero obtendrán poderosas ventajas. Establecerán estándares de la industria, recopilarán información patentada y construirán relaciones con los clientes que los participantes tardíos no pueden esperar replicar.
La implementación temprana, incluso para tareas como empacar cajas, genera un aprendizaje del mundo real que acelera la mejora.
El desafío con forma humana
La terrible brecha entre el impresionante vídeo de demostración (aunque cuidadosamente coreografiado) y el despliegue real está marcada por varios desafíos técnicos clave, entre ellos la física de la forma humana. El equilibrio y el movimiento se encuentran entre los problemas más difíciles de la robótica. Recorremos una trayectoria compleja y de eficiencia energética que lleva años aprender. La replicación de un robot requiere procesamiento en tiempo real de los datos de los sensores, ajuste continuo a los cambios de peso y la capacidad de recuperarse de perturbaciones inesperadas.
El aprendizaje por refuerzo y los actuadores avanzados han creado robots que pueden caminar, correr e incluso hacer parkour en entornos controlados. Pero el entorno del mundo real es un caos de suelos irregulares, obstáculos inesperados y superficies resbaladizas, y los sistemas actuales todavía tienen problemas en este sentido.
La habilidad y la manipulación son igualmente aterradoras. Las manos humanas tienen 27 grados de libertad y una extraordinaria sensibilidad táctil. Una vez aprendido, podemos enhebrar una aguja, romper un huevo o atrapar una pelota sin pensar conscientemente. Las manos robóticas han mejorado considerablemente, pero el control motor fino, la aplicación de fuerza fina y el agarre adaptativo son limitados. Tareas que nos parecen triviales resultan extraordinariamente difíciles para las máquinas.
Nuestra investigación señala la promesa de perfeccionar la manipulación sutil a medida que los equipos de IA física pasan de la prueba de concepto de laboratorio a ciclos estables de selección y colocación con hardware real. Es difícil, porque se trata de desarrollar nuevas capacidades desde cero. Pero con una confianza cada vez mayor en áreas como la manipulación de precisión, la interacción entre humanos y robots y el control de todo el cuerpo, nos estamos acercando a avances significativos.
Una nueva forma de ver la percepción.
La percepción y la toma de decisiones presentan obstáculos más técnicos. Los robots necesitan interpretar entornos caóticos y dinámicos en tiempo real, distinguir entre una servilleta arrugada y un peligro derramado, detectar cuando un humano está a punto de cruzarse en su camino y tomar decisiones en fracciones de segundo sobre cómo responder. La IA actual puede manejar muchas de estas tareas de forma aislada, pero integrarlas en un todo coherente y confiable es un trabajo en progreso.
A medida que se resuelvan estos problemas técnicos, la viabilidad económica cobrará cada vez más importancia. Aunque se anuncia que algunos humanoides cuestan decenas de miles de dólares, son esencialmente juguetes caros en lugar de trabajadores funcionales. Los robots humanoides de alta gama cuestan varios miles de dólares, mucho más de lo que la mayoría de las empresas pueden justificar para tareas que los humanos pueden realizar adecuadamente.
La fabricación a escala puede hacer bajar los precios, pero el camino hacia unidades de 20.000 o 30.000 dólares que potencialmente podría conducir a ganancias de productividad y eficiencia de costos sigue siendo incierto. Los modelos de financiación de robots como servicio permitirán una adopción temprana, pero el desafío de los costos inherentes seguirá siendo un obstáculo para la adopción masiva.
Cada vez más cerca de la utilidad del mundo real
Personalmente, tengo esperanzas de superar los desafíos restantes. necesidad de trabajar en la confiabilidad operativa (todavía no tenemos máquinas que funcionen de forma autónoma durante períodos prolongados sin mucha intervención); marco legal; seguridad física (directrices regulatorias en su infancia); E incluso la percepción pública (la resistencia a la automatización ha descarrilado iniciativas en el pasado).
La clave es centrarse en el final del juego. La dirección de desplazamiento no se ve obstaculizada a medida que disminuye la impedancia restante. Cada pequeño avance, como el ejemplo de empaquetado de cajas que mencioné anteriormente, nos acerca a la utilidad del mundo real, y cada implementación inicial nos enseña algo que no pudimos aprender en el laboratorio. Construya de manera constante, gatee, camine y corra y las recompensas esperan a los pioneros ambiciosos.
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