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

La figura 01 es el prototipo que más busca el humanoide que la ciencia había anticipado. El robot que devolvió este marzo el inversor y la tecnología de la empresa de inteligencia artificial Open AI, el gigante procesador Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de discernir objetos no sólo por su forma sino también por su funcionalidad, desarrolla diferentes actividades regulando la movimientos de la resistencia del agua que manejas, interactúas con el entorno y también evalúas tu ejemplo. Las figuras observan el aspecto de las máquinas. Hola robots y todavía es más que eso Robocoppero es un ejemplo de una carrera tecnológica deslumbrante: la 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 acercarse a 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 a Figura, anunció GR00T, una plataforma específica para robots humanoides, en cuyo desarrollo hay una carrera acelerada en la que, 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 como demostración de 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 la automatización de fábricas o tareas exclusivas 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 cualquier cosa que pueda hacer un ser humano”. Para demostrarlo, Hong le sella la espada a Artemisa y la empuja para obligarla a reaccionar antes de que ocurra un evento inesperado, una prueba que el robot pasa.

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

Cassie, de Boston Dynamics, se preparó para correr diferentes superficies y realizar grandes saltos sin conocimientos previos del terreno. Lo hizo mediante la técnica del “aprendizaje por refuerzo”. “El objetivo es enseñar al robot a aprender a realizar todo tipo de movimientos dinámicos en la forma que lo convierte en un 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, la atención enseñó al robot a generalizar y responder a nuevos escenarios, congelándose como lo hicieron sus predecesores.

«El próximo gran paso es que los robots humanoides hagan trabajo real, planifiquen tareas y se relacionen con el mundo físico de maneras que no interactúen sólo con sus pies y el suelo», dice Alan Fern, profesor de Ciencias de la Computación de 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 cinco horas de autonomía y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que le hace diferente es su capacidad para desarrollar cosas diferentes, discernir personas y objetos, actuar de forma autónoma y, sobre todo, aprender. La empresa defiende que su apariencia humana es necesaria porque «el mundo está diseñado para la misma».

La figura es un ejemplo de realización 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, cuando actúan como guías turísticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de las personas, o actúan de acuerdo con los sentimientos de una persona mayor a la que ayudan, o evitan violar la distancia social de los humanos con los que trabajan.

Pero en la mayoría de los robots actuales, incluso aquellos que tienen inteligencia artificial, “el aprendizaje es pasivo”, según Catedral de la UPO. Cassie, además de desarrollar la neurona artificial roja, ha desarrollado su fuerza aprendiendo a repostar, una técnica similar a la que se utiliza para el adiestramiento de mascotas.

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

El investigador aclarará 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 le pueden presentar”, explica Merino.

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

Y como toda vanguardia digital, la seguridad será un factor determinante. Cualquier sistema, si se conecta un simple electrodoméstico a la nube, puede ser víctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en 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 su conferencia de desarrolladores GTC 2024. El reconocimiento incluye el uso combinado de infraestructuras de desarrollo tecnológico, incluida la robótica.

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