Figura 01, el robot busca al humanoide que la ciencia imaginó

La figura 01 es el prototipo que más buscaba el humanoide que la ciencia había anticipado. El robot que dedicó este marzo al inversor y la tecnología de la empresa de inteligencia artificial Open AI, el procesador gigante de Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de discernir objetos no sólo por su forma sino también por su funcionalidad, para crear diferentes cosas actividades que regulan los movimientos de la resistencia del agua que manejas, interactúas con el medio ambiente y también evalúas tu ejemplo. Las figuras observan el aspecto de las máquinas. hola robots y hoy es más que eso Robocoppero es un ejemplo de un camino tecnológico desestabilizador: el encarnación, un término inglés que podría traducirse como encarnación o personificación y que, según Luis Merino, profesor y director del Laboratorio de Robótica de Servicios de la Universidad Pablo de Olavide, rompe los límites de la «pasividad del aprendizaje automático» para conocer la realidad. humano, donde la interacción con el entorno es la clave.

La apuesta de las grandes empresas por esta tecnología es clara. Nvidia, además de su ayuda económica en Figura, ha anunciado GR00T, una plataforma específica para robots humanoides, mientras el desarrollo tiene un camino acelerado entre otras empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figura AI, Inteligencia. de Fourier, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.

Dennis Hong es el fundador de RoMeLa y creador de Artemis, un robot android que juega al fútbol demostrando la versatilidad conseguida en sus capacidades de movimiento. Hong explica el salto cualitativo de los nuevos robots: “El 99,9% de los robots que existen hoy en día utilizan servomotores y son muy rígidos. Son excelentes para automatizar fábricas o zonas singulares del hogar. [como los aspiradores autónomos]pero este robot [Artemis] imita el músculo biológico y le permite ser ágil, rápido, robusto y bastante inteligente”.

“Esta inteligencia”, según explican, permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma independiente. “El futuro”, concluye, “es posible hacer todo lo que un ser humano pueda hacer”. Para demostrarlo, Hong le carga a Artemisa la espada y el teclado para obligarla a reaccionar antes de que ocurra un evento inesperado, una prueba que el robot supera.

Se trata de un avance muy significativo respecto a modelos como los de Deep Robotics, que construyen bloques para trabajos industriales y de recuperación. Vera Huang confió en «motores avanzados, como la capacidad de saltar o subir escaleras», pero admite que no está equipado con inteligencia de última generación.

Cassie, de Boston Dynamics, se entrenó para recorrer diferentes superficies y realizar grandes saltos sin conocer el terreno que se avecina. Lo aprendo usando la técnica de “aprender por refuerzo”. “El objetivo es enseñar al robot a aprender a realizar todo tipo de movimientos dinámicos hasta transformarse en humano. Cassie utiliza la historia de lo que ha observado y se adapta rápidamente al mundo real”, explica a Revisión de tecnología del MIT Zhongyu Li, Universidad de California y participante en el desarrollo.

Los investigadores utilizan una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje por referencia para ayudar a un robot de dos manos. El aprendizaje de referencia funciona recompensando o penalizando a una IA cuando intenta alcanzar un objetivo. En este caso, el robot sintió el foco en generalizar y responder a nuevos escenarios, congelando como lo hicieron sus predecesores.

«El siguiente gran paso es que los robots humanoides realmente funcionen, planifiquen acciones y se relacionen con el mundo físico de una manera que no interactúen sólo con sus piernas y el suelo», dice Alan Fern, profesor de informática en la universidad. Estado 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 cinco horas de autonomía y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que le hace diferente es su capacidad para explicar diferentes cosas, discernir personas y objetos, actuar de forma autónoma y aprenderlo todo. La empresa defiende que su apariencia humana es necesaria porque «el mundo está diseñado para lo mismo».

La figura es un ejemplo de creación o personalización. “No podemos separar nuestra mente y nuestro cuerpo. Aprendizaje en el aula. La mayoría de los robots procesan imágenes y datos. Los entrenamientos y no tienen una interacción. Sin embargo, los humanos aprendemos interactuando con nuestro entorno, porque tenemos cuerpo y tenemos sentimientos”, explica Merino.

Su equipo ya ha desarrollado robots de asistencia que, al actuar como guías turísticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de las personas, o actúan de acuerdo con los sentimientos de una persona mayor que quien les ayuda, o evitan violar la distancia social de sus humanos con aquellos. Quien trabaja.

Pero en la mayoría de los robots actuales, incluidos los que poseen inteligencia artificial, “el aprendizaje es pasivo”, según la Catedral de la UPO. Cassie, además de desarrollar la neurona artificial roja, desarrolló su fuerza aprendiendo a volver a proponer una técnica similar a la que se utiliza para el entrenamiento de mascotas.

Merino profundo en este sentimiento. “No le damos al robot una descripción explícita de lo que tenemos que hacer, pero le avisamos cuando se comporta mal y, posteriormente, lo evitamos. Y al contrario. Si lo haces bien, te daremos una recompensa». En el caso de las mascotas puede ser un juguete, un bolso o una golosina. Para los robots es un algoritmo que intentarán ejecutar tantas veces como sea posible con su comportamiento.

El investigador entendió que este sistema supone, además de un avance en las capacidades de la robótica, una fórmula para hacerlo más eficiente, ya que requiere menos energía para procesar millones de datos vinculados a todas las variables posibles. “Es muy difícil programar un robot para todas las circunstancias que se pueden presentar”, explica Merino.

“Hemos pasado décadas con robots en fábricas haciendo cosas de forma algorítmica y repetitiva. Pero si queremos ser más generales podemos dar un paso más largo”, concluye. El camino robótico va en esta dirección.

Y como toda vanguardia digital, la seguridad será un factor determinante. Cualquier sistema, si conecta un simple electrodoméstico a la nube, puede ser víctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente entre los desarrolladores de robótica más avanzada, ha firmado un acuerdo de colaboración con Check Point para mejorar la seguridad de la infraestructura de inteligencia artificial en la nube.

Amazon Web Services (AWS) también anunció su colaboración con Nvidia para utilizar la plataforma de esta última compañía, Blackwell, presentada este año en la conferencia de desarrolladores GTC 2024. El reconocimiento incluye el uso combinado de infraestructuras de desarrollo tecnológico, incluida la robótica.