La figura 01 es el prototipo más cercano al humanoide que anticipó la ciencia ficción. El robot, que este mes recibió inversor y tecnología de la empresa de inteligencia artificial Open AI, el gigante de procesadores Nvidia y el fundador de Amazon, Jeff Bezos, sólo es capaz de discernir objetos bajo su forma Sino. tu funcionalidad, determina diversas tareas ajustando tus movimientos a la resistencia de lo que estás manipulando, interactúa con el entrenador y también evalúa tu uso. La figura aparece en las máquinas de Yo, robot y esta es la verdad de Robocoppero es un ejemplo de una carrera tecnológica deslumbrante: la encarnación, un término inglés que puede traducirse como encarnación o personificación y que supone, según Luis Merino, profesor y director del Laboratorio de Robótica de Servicios de la Universidad Pablo de Olavide, haber superado los límites de la “pasividad de aprendizaje automático » Para aspirar a la humanidad, hacer de la interacción con el actor la clave.
La ventaja de las grandes empresas por esta tecnología es clara. Nvidia, además de su inversión en Figure, anunció GR00T, una plataforma específica para robots humanoides, para desarrollar una carrera acelerada en la que participan otras empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure. IA, Inteligencia de Fourier, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.
Dennis Hong es el fundador de Rome y el creador de Artemis, un robot androide que juega al fútbol como demostración de la versatilidad ganada en sus habilidades de movimiento. Hong explica el salto cualitativo de los nuevos proyectos: “El 99,9% de los robots que existen hoy en día utilizan servomotores y son muy rígidos. Es fantástico para la automatización de fábricas o tareas domésticas únicas (como aspiradoras autónomas), pero este robot (Artemis) imita el músculo biológico y le permite ser ágil, rápido, robusto e inteligente.
“Esta inteligencia”, explica, nos permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma autónoma. “El futuro”, concluye, “es que se pueda realizar cualquier cosa que un ser humano pueda hacer”. Para demostrarlo, Hong entregará la espada a Artemisa y la usará para forzar la reacción ante un evento inesperado, probando que el robot es súper.
Se trata de un paso muy significativo en relación a modelos como el de Deep Robotics, que desarrolla equipos para obras industriales y los renueva. Vera Huang señaló “avances automotrices, como la capacidad de saltar o soportar subidas de colinas”, pero admite que no está equipado con la última generación de inteligencia.
Cassie, de Agility Robotics, fue preparada para grabar diferentes superficies y ejecutar grandes saltos sin conocer previamente el terreno. Esto es lo que debe hacer para aprender la técnica por referencia. “El objetivo es enseñar al robot a aprender a hacer todo tipo de movimientos dinámicos para que sea humano. “Cassie utiliza la historia de lo que observó y se adapta rápidamente al mundo real”, explica un Revisión de tecnología del MIT Zhongyu Li de la Universidad de California y participante en el desarrollo.
Los investigadores están utilizando una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje robótico para ayudar a un robot de dos patas. El aprendizaje oculto funciona recompensando o penalizando a una IA cuando pretende alcanzar un objetivo. En este caso, la investigación entrenó al robot para generalizar y responder a nuevos escenarios, en lugar de congelarse como hizo con sus predecesores.
“El próximo gran paso es que los robots humanoides hagan un trabajo real, planifiquen sus actividades y se relacionen con el mundo físico de maneras que no interactúen solo con los pasteles y el sol”, dice Alan Fern, profesor de ciencias en la Universidad de Ciencias de la Computación. en la Universidad Estatal de Oregón.
En este sentido, avanza Figura, un robot de 1,70 metros de altura, 60 kilos, con capacidad para cargar un tercio de su peso, eléctrico, con 5 horas de autonomía y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo diferente es tu capacidad para desarrollar distintas tareas, discernir personas y objetos, actuar de forma independiente y, sobre todo, aprender. La empresa sostiene que su apariencia humana es necesaria porque “el mundo está diseñado para lo mismo”.
La figura es un ejemplo de realización o personalización. “No hay forma de separar la mente y el corazón. Aprendiendo en la aúna. La mayoría de los robots procesan imágenes y datos. Se realizan entradas y no se realizan interacciones. Sin embargo, los humanos aprendemos a interactuar con nuestro futuro, porque tenemos cuerpos y sentimientos”, explica Merino.
Su equipo ha desarrollado robots de asistencia que, al actuar como guías turísticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de las personas, o actúan con los sentimientos de un mayor que ayuda, o evitan poner en peligro el distanciamiento social del ser humano con quien trabaja.
Pero en la mayoría de los robots actuales, incluidos los que tienen inteligencia artificial, “el aprendizaje es pasivo”, según la catedral de la UPO. Cassie, también responsable del desarrollo de la neurona roja artificial, desarrolló su destrucción durante un curso de entrenamiento por refugio, una técnica perfecta para utilizar para el adiestramiento de mascotas.
Merino es profundo en este sentido. “No podemos darle al robot una descripción explícita de qué hacer, pero le enviamos una señal cuando se está portando mal y, en el futuro, lo evitamos. Y por el contrario. Si es bueno, le damos una recompensa”. En el caso de las mascotas, puede ser un juguete, una cavidad o una golosina. Para los robots, este es un algoritmo que tiene como objetivo identificar la mayor cantidad de veces con su comportamiento.
El investigador afirma que este sistema cuenta, además de un avance en las capacidades robóticas, con una fórmula de fabricación más eficiente y que requiere menos energía para procesar millones de datos obtenidos con todas las variables posibles. “Es muy difícil programar un robot para todas las circunstancias en las que se puede ver”, dice Merino.
“Llevamos décadas utilizando robots en fábricas por motivos de forma algorítmica y repetitiva. Pero si queremos que sean más generales hay que dar a paso más”, concluye. La carrera de robótica avanza en esta dirección.
Y a medida que todo el mundo avance en lo digital, la seguridad será un elemento determinante. Cualquier sistema con un simple electrodoméstico conectado al núcleo puede ser objeto de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en los desarrollos de robótica más avanzada, ha confirmado un acuerdo de colaboración con Check Point para mejorar la seguridad de las infraestructuras de inteligencia artificial a nivel mundial.
Amazon Web Services (AWS) tambien anuncio su colaboracion con Nvidia para utilizar la plataforma de esta ultima empresa, Blackwell, presentada este ano en su conferencia de desarrolladores GTC 2024. El evento incluye el uso conjunto de infraestructura ‘ambas, incluidas las tecnologias de desarrollo reina. la robótica.
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