Un robot limpia casas que nunca ha visto y es capaz de enfrentarse a habitaciones, muebles y objetos diferentes sin haber practicado previamente en ellas. Ese es el avance que persiguen los nuevos robots humanoides: dejar atrás las demostraciones preparadas y conseguir máquinas capaces de desenvolverse en hogares reales, donde cada habitación es distinta.
Durante años hemos visto robots capaces de realizar tareas sorprendentes dentro de laboratorios. El problema aparecía al cambiar el escenario. Una mesa situada unos centímetros más lejos, una cama diferente o un objeto colocado en una posición inesperada podían hacer que una tarea aparentemente sencilla dejara de funcionar.
La nueva generación de inteligencia artificial aplicada a la robótica intenta solucionar precisamente ese problema: aprender habilidades generales y utilizarlas posteriormente en lugares desconocidos.
Qué robot puede trabajar en casas desconocidas
Uno de los avances más recientes procede de Figure, la compañía estadounidense especializada en robots humanoides.
Su robot Figure 03, utilizando el sistema de inteligencia artificial Helix 2.5, ha sido probado realizando tareas domésticas en viviendas que no formaban parte de los entornos utilizados para entrenar esas tareas.
Las pruebas incluyeron diferentes hogares y actividades cotidianas como ordenar una sala, doblar toallas y hacer una cama.
Lo interesante no es únicamente que un robot pueda ejecutar esas acciones. Otros sistemas ya habían demostrado anteriormente capacidades similares en ambientes controlados.
La diferencia está en conseguir que la misma habilidad funcione cuando cambian la habitación, los muebles y los objetos.
Ese concepto recibe habitualmente el nombre de generalización.
Por qué es tan difícil para un robot limpiar una casa
Para una persona, entrar en una habitación desconocida y recoger varios juguetes parece una tarea trivial.
Para un robot es enormemente complicada.
Primero debe reconocer dónde está.
Después necesita identificar los objetos que puede recoger y comprender dónde deben colocarse.
También tiene que calcular cómo acercarse, evitar los muebles, extender los brazos, agarrar correctamente cada objeto y mantener el equilibrio mientras se mueve.
Si tiene que hacer una cama, el problema se complica todavía más.
Una sábana o un edredón no mantienen siempre la misma forma. Pueden arrugarse, doblarse o desplazarse cuando el robot intenta manipularlos.
Por eso las tareas domésticas combinan simultáneamente visión artificial, movimiento, equilibrio, manipulación y toma de decisiones.
El gran problema de los robots tradicionales
Gran parte de la robótica industrial funciona precisamente porque el entorno está controlado.
Imagine un brazo robótico de una fábrica.
La pieza aparece siempre aproximadamente en el mismo lugar, la cinta transportadora sigue una trayectoria conocida y el robot ejecuta miles de veces una operación similar.
Una vivienda funciona de manera completamente diferente.
No existen dos salones idénticos.
Una silla puede estar movida, alguien puede dejar una camiseta sobre el sofá y un juguete puede terminar debajo de una mesa.
Entrenar específicamente un robot para cada posible vivienda sería prácticamente imposible.
Un robot doméstico realmente útil necesita ser capaz de adaptarse a situaciones que no estaban exactamente representadas durante su entrenamiento.
Cómo aprende un robot a realizar tareas domésticas
El enfoque actual empieza a parecerse, salvando las distancias, al utilizado con los grandes modelos de inteligencia artificial.
En lugar de enseñar al sistema únicamente una tarea concreta mediante miles de repeticiones prácticamente idénticas, se utilizan enormes conjuntos de experiencias para desarrollar conocimientos más generales.
En el caso de Figure, Helix 2.5 se apoya en Index, un conjunto de datos centrado en actividades físicas realizadas por personas.
La idea es que observar una enorme variedad de movimientos y comportamientos humanos proporcione al modelo una base más amplia sobre cómo interactuar con el mundo físico.
Después, ese conocimiento puede adaptarse a tareas concretas.
Así, el robot no necesita aprender completamente desde cero cada vez que encuentra una cama, una toalla o una habitación diferente.
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Qué significa que trabaje sin conocer previamente la vivienda
En robótica se utiliza el concepto zero-shot para describir situaciones en las que un sistema debe aplicar lo aprendido a algo que no ha visto específicamente durante el entrenamiento de esa tarea.
Piense en una persona que aprende a hacer una cama en su propia casa.
Si después duerme en un hotel, no necesita volver a recibir instrucciones desde el principio.
La cama puede tener otro tamaño y las almohadas encontrarse en posiciones diferentes, pero comprende el objetivo y adapta sus movimientos.
Conseguir algo parecido en un robot es mucho más difícil.
La máquina debe reconocer qué elementos de la nueva situación son diferentes y cuáles forman parte del mismo problema general.
Ese salto entre memorizar una situación y comprender una habilidad transferible es uno de los grandes retos de la robótica moderna.
Qué tareas domésticas puede realizar
Las demostraciones de esta tecnología se han centrado en tareas que parecen sencillas desde una perspectiva humana pero requieren bastantes capacidades robóticas.
Una de ellas consiste en ordenar una sala de estar, recogiendo objetos distribuidos por la habitación y colocándolos en el lugar correspondiente.
Otra es doblar toallas.
Aquí el robot debe manejar materiales deformables. No puede asumir que todas las toallas tendrán exactamente la misma posición o forma.
También se ha trabajado con la tarea de hacer una cama, que exige desplazarse alrededor de ella, manipular ropa de cama y corregir determinados movimientos cuando el resultado inicial no es adecuado.
Son tareas interesantes porque obligan al sistema a utilizar gran parte de su cuerpo y no solamente las manos.
Por qué hacer una cama es tan complicado para una máquina
Una taza es relativamente predecible.
Mantiene prácticamente la misma forma independientemente de dónde se encuentre.
Un edredón no.
Puede caer parcialmente al suelo, quedar doblado sobre sí mismo o tener una esquina atrapada debajo de otra parte de la tela.
El robot necesita observar continuamente cómo cambia el objeto mientras lo manipula.
Además, para hacer una cama no basta con permanecer quieto.
Tiene que caminar, inclinarse, extender los brazos, desplazarse alrededor del mobiliario y coordinar ambas manos.
Cada movimiento modifica ligeramente la situación que tendrá que resolver a continuación.
Eso convierte una actividad cotidiana en una secuencia compleja de decisiones físicas.
Puede corregirse cuando algo sale mal
Esta capacidad es especialmente importante.
En una casa real, las cosas no salen siempre exactamente como estaba previsto.
El robot puede agarrar una toalla en una posición poco adecuada o descubrir que necesita acercarse desde otro ángulo para continuar.
Los sistemas modernos intentan incorporar mecanismos que permitan observar el resultado de una acción y modificar el comportamiento siguiente.
Así, la máquina puede reposicionarse, dar un paso hacia atrás o rodear un objeto para continuar trabajando.
Esta capacidad de recuperación resulta mucho más importante para un futuro robot doméstico que realizar perfectamente una demostración preparada.
Una máquina que funciona solamente cuando todo sucede exactamente como esperaba tendrá poca utilidad dentro de una vivienda.
Qué resultados consigue realmente
Las demostraciones de robots humanoides pueden resultar espectaculares, pero conviene distinguir entre un vídeo seleccionado y el nivel real de fiabilidad.
En las pruebas comunicadas para Helix 2.5, Figure evaluó el sistema en 30 viviendas diferentes y comparó el resultado de modelos entrenados de formas distintas.
La política que partía del preentrenamiento con Index consiguió completar alrededor del 56 % de los ensayos evaluados, frente aproximadamente al 9 % de una versión sin ese preentrenamiento.
El criterio utilizado exigía completar la tarea completa, no solamente una parte.
Esto representa un avance importante en generalización, pero también muestra la distancia que todavía separa estos sistemas de un electrodoméstico convencional.
Un 56 % significa igualmente que existe una proporción considerable de situaciones en las que la tarea no termina correctamente.
Por qué todavía no tenemos estos robots limpiando todas las casas
Para convertirse en un producto doméstico cotidiano, un robot necesita mucho más que realizar una demostración impresionante.
Tiene que funcionar de manera extremadamente fiable.
Una aspiradora que falla ocasionalmente puede resultar molesta. Un robot humanoide de tamaño completo que se desplaza entre personas y manipula objetos necesita un nivel de seguridad mucho mayor.
También existen cuestiones relacionadas con coste, autonomía de las baterías, mantenimiento, velocidad y seguridad física.
Además, una vivienda contiene situaciones difíciles de anticipar.
Niños, animales, escaleras, líquidos derramados, objetos frágiles y espacios muy reducidos son solamente algunos ejemplos.
Resolver todas estas situaciones de manera suficientemente fiable será necesario antes de que los humanoides puedan convertirse en electrodomésticos comunes.
En qué se diferencia de un robot aspirador
Los robots aspiradores ya llevan años trabajando en hogares desconocidos, por lo que podría parecer que este problema estaba resuelto.
Sin embargo, existe una diferencia fundamental.
Un robot aspirador realiza una tarea relativamente específica: desplazarse por el suelo y aspirarlo.
Un humanoide pretende enfrentarse a actividades mucho más abiertas.
Debe reconocer y manipular miles de objetos diferentes, cambiar de tarea y utilizar herramientas diseñadas originalmente para personas.
La ventaja potencial de la forma humanoide es precisamente esa.
Nuestras viviendas están construidas para cuerpos humanos: puertas, escaleras, armarios, encimeras e interruptores tienen dimensiones pensadas para nosotros.
En teoría, un robot con una forma corporal similar podría utilizar ese mismo entorno sin necesidad de modificar completamente las casas.
Qué podría hacer un robot doméstico en el futuro
Si estas tecnologías continúan progresando, el objetivo no será construir una máquina capaz únicamente de limpiar.
Un robot doméstico de propósito general podría recibir instrucciones como:
“recoge el salón”, “mete la ropa en la lavadora”, “vacía el lavavajillas” o “ordena la habitación”.
Para conseguirlo tendría que comprender la petición, dividirla en pequeñas acciones y decidir cómo ejecutarlas según lo que encuentre delante.
Esa flexibilidad marcaría una diferencia fundamental respecto a los electrodomésticos actuales.
En lugar de disponer de una máquina diferente para cada actividad, existiría un sistema capaz de realizar múltiples trabajos utilizando herramientas y espacios que ya existen en la vivienda.
Los robots aprenden cada vez más del mundo real
El avance más relevante no consiste únicamente en fabricar motores mejores o manos con más articulaciones.
El gran cambio está ocurriendo en el software que controla al robot.
La inteligencia artificial permite entrenar sistemas con cantidades de información mucho mayores y buscar habilidades que puedan transferirse entre diferentes situaciones.
Es una evolución parecida a la que transformó la inteligencia artificial dedicada al lenguaje y las imágenes.
Ahora el reto consiste en trasladar esa capacidad al mundo físico.
Una frase escrita incorrectamente por una inteligencia artificial puede corregirse en segundos. Un error de un robot moviendo un objeto pesado tiene consecuencias completamente distintas.
Por eso el progreso en robótica necesita combinar capacidad con fiabilidad y seguridad.
Cuándo podremos tener un robot que limpie toda la casa
Todavía resulta difícil establecer una fecha.
Los avances recientes muestran que los robots pueden empezar a desenvolverse en entornos que no fueron preparados específicamente para ellos, pero eso no significa que el problema de las tareas domésticas esté resuelto.
Para llegar a los hogares tendrá que mejorar considerablemente la tasa de éxito, reducirse el coste del hardware y demostrarse que las máquinas pueden trabajar durante largos periodos sin supervisión y sin generar riesgos.
Lo verdaderamente importante de estas pruebas es otro cambio: el robot empieza a dejar de memorizar una casa concreta para aprender habilidades que puede intentar trasladar a una casa diferente.
Ese es el paso necesario para que algún día un robot pueda cruzar por primera vez la puerta de una vivienda, mirar lo que tiene alrededor y comenzar a trabajar sin que nadie haya tenido que enseñarle previamente dónde está cada mueble.
