Alphabet ha introducido 100 robots en sus oficinas para realizar tareas cotidianas
Durante los últimos años, el equipo de X (parte del holding Alphabet) y Hans Peter Brondsmo trabajaron para entender si es posible enseñar a los robots a realizar tareas útiles en los espacios desordenados y no estructurados de nuestra vida cotidiana.
Imaginamos un mundo en el que los robots trabajan junto a nosotros, facilitando tareas cotidianas, como clasificar la basura, limpiar las mesas de una cafetería o recoger las sillas de las salas de conferencias. En un futuro más lejano, imaginamos cómo los robots nos ayudarán de muchas maneras, por ejemplo, permitiendo a las personas mayores mantener su independencia durante más tiempo.
Los ingenieros creen que los robots tienen el potencial de tener un impacto positivo profundo en la sociedad y pueden desempeñar un papel importante al permitirnos llevar un estilo de vida más saludable y sostenible. Aunque nuestro mundo imaginario todavía está lejos, los resultados de experimentos recientes muestran que quizá solo estemos en el camino de hacer realidad algún día este futuro.
«Anteriormente hablé del avance de un experimento en el que usamos aprendizaje por refuerzo y simulación para enseñar a los robots a clasificar la basura y reducir la cantidad de vertederos innecesarios. Después de demostrar que los robots pueden mejorar en la práctica, nos propusimos tomar lo que los robots aprendieron al realizar una tarea y aplicar ese aprendizaje a distintas tareas, sin rediseñar el robot y sin escribir una gran cantidad de código desde cero. Hoy me complace anunciar que ya tenemos las primeras señales de que esto es posible»
Actualmente, el equipo opera una flota de más de 100 prototipos de robots que realizan de forma autónoma una serie de tareas útiles en las oficinas de la compañía. El mismo robot que clasifica la basura ahora puede equiparse con un dispositivo para limpiar mesas y usar la misma pinza con la que toma tazas para aprender a abrir puertas.
Ahora que los ingenieros han visto señales de que crear un robot universal que pueda aprender es posible, planean salir del entorno de prototipado rápido de X para centrarse en ampliar los proyectos piloto en algunos campus de la zona de la bahía de Google. También eliminarán la palabra «proyecto» del nombre y se llamarán Everyday Robots.
Ya en los años ochenta, el robotista y especialista en inteligencia artificial Hans Moravec observó que, aunque es fácil enseñar a las computadoras a hacer lo que a las personas les resulta difícil, como jugar al ajedrez o resolver matemáticas avanzadas, enseñarles a hacer lo que a las personas les resulta fácil, como caminar, reconocer e interactuar con los objetos que las rodean, es increíblemente complicado. La conocida frase «lo difícil es fácil y lo fácil es difícil» sigue siendo válida décadas después. Sin embargo, los avances recientes en el aprendizaje automático están ayudando poco a poco a cambiar esto.
Hoy en día, la mayoría de los robots siguen trabajando en entornos diseñados especialmente para ellos, estructurados e incluso con iluminación específica. Las tareas que realizan son muy concretas, y los robots están programados con precisión para ejecutarlas en el momento exacto. Sin embargo, este enfoque simplemente no funciona en los espacios complejos y caóticos de nuestra vida cotidiana.
Imagine que intenta escribir todas las formas posibles de tomar una taza de café, prever la iluminación o abrir una puerta. Los ingenieros creen que, para que los robots ayuden en los espacios no estructurados e impredecibles en los que vivimos y trabajamos, no se les puede programar: tienen que aprender.
«En los últimos años hemos creado un sistema integrado de hardware y software diseñado para el aprendizaje, incluida la transferencia del aprendizaje del mundo virtual al real. Nuestros robots están equipados con diversas cámaras y sensores que les permiten percibir el entorno. Mediante una combinación de técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje colaborativo y el aprendizaje por demostración, los robots comprenden gradualmente mejor el mundo que los rodea y adquieren más experiencia en la realización de tareas cotidianas»
Estos robots practican tareas como limpiar una mesa en un mundo simulado antes de hacerlo en el mundo real, lo que reduce el tiempo necesario para aprender nuevas acciones. El robot clasifica materiales reciclables, residuos y compost.
Ya en 2016, cuando un equipo de científicos no usaba simulación y empleaba una pequeña configuración de laboratorio de robots industriales para aprender a agarrar objetos pequeños, como juguetes, llaves y artículos domésticos cotidianos, un robot necesitaba cuatro meses para aprender un agarre sencillo con una probabilidad de éxito del 75%.
Ahora, un robot aprende a realizar una tarea compleja, como abrir puertas, con una probabilidad de éxito del 90%, tras dedicar menos de un día al aprendizaje en el mundo real. Aún más emocionante es que los ingenieros demostraron cómo pueden usar los algoritmos y los conocimientos obtenidos al abrir puertas y aplicarlos a una nueva tarea: alinear sillas en una cafetería. Este progreso da esperanza de que el proyecto de crear robots de uso general que aprendan sea perfectamente posible.
En los próximos meses, los empleados de Google que trabajan en Mountain View podrán ver de reojo los prototipos del equipo Everyday Robot limpiando mesas después de la comida en la cafetería o abriendo las puertas de las salas de conferencias para comprobar si la habitación necesita ser recogida. Con el tiempo, los ingenieros ampliarán el número de tareas que realizan y los edificios en los que trabajan.
«Como ya he dicho, crear robots geniales no es un fin en sí mismo. Esperamos crear robots que sean tan útiles en nuestra vida física como las computadoras lo son en nuestra vida digital, y creemos que los robots tienen un enorme potencial para convertirse en herramientas que nos ayuden a encontrar nuevas soluciones a algunos de los mayores desafíos del mundo, desde encontrar formas más sostenibles de vivir hasta cuidar a nuestros seres queridos. Pero eso aún está lejos. Por ahora, nos centramos en enseñar a los robots nuevas tareas y en que no se queden atascados en el pasillo, para poder ayudarnos»
