Colaboración entre Boston Dynamics y Toyota: Formar a Atlas para que aprenda

El Instituto de Investigación de Toyota ha avanzado mucho en la enseñanza a robots para que aprendan rápidamente y ejecuten tareas de forma autónoma. Ahora, en colaboración con Boston Dynamics, está introduciendo su tecnología Large Behavior Model en el extraordinario robot humanoide Atlas.

Sorprendentemente, el hardware de los robots humanoides ya está bastante avanzado. Más de una década de desarrollo en Boston Dynamics ha producido no sólo el atlético y capaz robot hidráulico Atlas, sino también una serie de competidores comerciales emergentes, como Tesla, Figure, Agility, Sanctuary y Fourier. Aunque estos impresionantes cuerpos robóticos seguirán evolucionando, ya son lo bastante competentes para llevar a cabo diversas tareas útiles.

El software es el reto clave

El reto es el software. Depender de un equipo de programación para cada nuevo comportamiento supone una ventaja mínima sobre los robots de producción convencionales. Desarrollar un robot humanoide de uso general que pueda entender el mundo e interactuar con él de forma flexible es una tarea monumental.

La solución está en la IA, que se está convirtiendo en esencial para muchos retos, pero requiere muchos datos de entrenamiento. Modelos como ChatGPT, Grok, Llama y Claude utilizan los ingentes datos escritos que ha acumulado la humanidad, lo que permite a los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) procesar la información con rapidez.

Superar las limitaciones de datos con «grandes modelos de comportamiento

En cambio, enseñar movimientos básicos a los robots adolece de falta de datos, ya que los vídeos no explican completamente el razonamiento que hay detrás de las acciones. Los robots tienen que aprender desde cero, lo que ha dado lugar al concepto de «modelo de comportamiento amplio» (Large Behavior Model, LBM). Este enfoque ayuda a los robots a desarrollar movimientos básicos y combinarlos en acciones complejas, de forma similar a como los LBM aprenden el lenguaje humano.

Si no conoce la investigación sobre el LBM realizada el año pasado por el Instituto de Investigación de Toyota (TRI), merece la pena estudiarla.

Un sistema de telepresencia mejora el control de los robots

El equipo del TRI desarrolló un sistema de telepresencia que permite a los operadores humanos controlar brazos robóticos mediante gafas de RV conectadas a las cámaras del robot, ofreciendo una visión en tiempo real. Los guantes hápticos permiten a los operadores sentir sensaciones similares a las detectadas por los sensores táctiles del robot.

Con el piloto limitado a la información sensorial del robot, realizaron varias tareas en una cocina, repitiéndolas desde distintos puntos de partida, corrigiendo errores y evaluando cada intento.

Después, los robots «pensaron»sobre las tareas, simulando millones de variaciones y evaluando su rendimiento en función de su comprensión del éxito y el fracaso.

Los brazos robóticos dominan 60 comportamientos con un entrenamiento acelerado

En septiembre del año pasado, el equipo del TRI había enseñado a los brazos robóticos más de 60 comportamientos complejos. Los investigadores descubrieron que, tras una tarde de entrenamiento piloto, el sistema podía ejecutar simulaciones durante la noche, lo que permitía a los robots realizar tareas de forma independiente por la mañana.

Este notable trabajo tiene un gran potencial, y estamos deseando ver cuánto se ha avanzado en el último año, especialmente con los rápidos avances en IA. Sin embargo, es importante señalar que esta investigación se centró en pares de brazos robóticos y no en cuerpos humanoides completos.

Esto está a punto de cambiar. Boston Dynamics ha sido durante mucho tiempo el estándar de oro en la investigación robótica, y el anterior humanoide Atlas hidráulico es recordado como una máquina innovadora en el campo.

El nuevo Atlas eléctrico

El nuevo Atlas totalmente eléctrico, que debutó hace apenas cinco meses, ha sacrificado parte de la potencia explosiva del original, pero lo compensa con articulaciones giratorias en todo el cuerpo. Esto permite girar las caderas, los hombros, la cintura, el cuello, los bíceps y los muslos, lo que permite orientar cualquier parte del cuerpo en cualquier dirección. De gimnasta a contorsionista… Compruébelo:

El nuevo Atlas es un robot impresionante, que ya muestra los típicos arañazos y abolladuras que le dan un aspecto de usado. Sin embargo, en los últimos cinco meses no hemos visto mucho de él para evaluar sus capacidades, aparte de su habilidad para hacer flexiones.

La noticia de hoy es emocionante: Boston Dynamics, líder en hardware para robots humanoides, se asocia con un equipo puntero de IA y Large Behavior Model (LBM) para mejorar las capacidades de los robots humanoides.

Boston Dynamics y TRI se asocian para impulsar el desarrollo de humanoides

«Nunca ha habido un momento más emocionante para la robótica, y estamos ansiosos por colaborar con TRI para acelerar el desarrollo de humanoides de propósito general», dijo Robert Playter, CEO de Boston Dynamics. «Esta asociación combina nuestras sólidas bases de I+D para abordar retos complejos y crear robots que satisfagan las necesidades del mundo real.»

Gill Pratt, científico jefe de Toyota y CEO de TRI, señaló: «Los recientes avances en IA y aprendizaje automático tienen un gran potencial para mejorar la inteligencia física. Fusionar la IA de vanguardia de TRI con el hardware de Boston Dynamics es transformador para ambas organizaciones, ya que nuestro objetivo es potenciar las capacidades humanas y mejorar la calidad de vida.»

La colaboración se centrará en desarrollar rápidamente modelos de comportamiento de cuerpo entero para Atlas y otras plataformas humanoides con las que TRI pueda trabajar. Será interesante ver los nuevos sistemas de entrenamiento de telepresencia, especialmente dada la complejidad de Atlas en comparación con las anteriores configuraciones bimanuales de TRI.

Incertidumbre en torno a Atlas, mientras otros apuestan por la producción masiva de humanoides

Los planes de Boston Dynamics para comercializar Atlas siguen siendo inciertos. Mientras tanto, empresas como Tesla y Figure están diseñando humanoides para la producción en masa, con el objetivo de desplegar miles para tareas sencillas y recopilar datos para mejorar el aprendizaje basado en enjambres.

El planteamiento de Tesla, con millones de coches recopilando datos, pone de manifiesto que el éxito de la IA depende de una recopilación de datos eficaz. Elon Musk imagina una máquina que podría sustituir a la mayoría de los trabajos físicos.

Aunque Boston Dynamics ha liderado el desarrollo de humanoides, Atlas sigue siendo una plataforma de investigación. La empresa se centra en robots prácticos como Spot y Stretch, lo que indica que los humanoides pueden necesitar más tiempo antes de estar listos para un uso generalizado. Este campo en evolución es como ver el futuro desplegarse.

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