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Cómo los avances en IA están transformando la robótica

El campo de la robótica está siendo radicalmente transformado por los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) en los últimos años. Los algoritmos punteros de IA están haciendo que los robots sean más inteligentes, perceptivos, diestros y capaces de operar de forma autónoma en entornos del mundo real descontrolados, no sólo en laboratorios controlados.

La fusión de IA y robótica promete automatizar una gama más amplia de tareas industriales, comerciales e incluso domésticas, a la vez que crea oportunidades en funciones de apoyo como el entrenamiento de IA. Este artículo explora las formas clave en que el progreso de la IA desde 2022 está afectando a los robots.

Contenidos: Cómo los avances en IA están transformando la robótica

Robots más inteligentes

Cómo los avances en IA están transformando la robótica- Robots más inteligentes
Cómo los avances en IA están transformando la robótica- Robots más inteligentes

Una forma importante en que la IA está mejorando los robots es dándoles un comportamiento más inteligente para que puedan entender instrucciones, percibir entornos y tomar decisiones como nunca antes.

Comprensión del lenguaje natural

Un enfoque clave en la investigación de IA es mejorar la comprensión del lenguaje natural, lo que permite a los robots comprender lo que los humanos les dicen en el habla cotidiana. Los modelos de IA de lenguaje natural pueden analizar la estructura de las oraciones para interpretar comandos y actuar en consecuencia.

Los controladores de voz inteligentes como ChatGPT y Claude marcan el camino hacia futuros robots asistentes que pueden comprender completamente el habla natural para ayudar con tareas domésticas. Los algoritmos de traducción de IA también permiten la comprensión multilingüe para que los robots puedan servir a usuarios en varios idiomas.

Percepción de objetos y espacial

Otras áreas activas en la IA implican el reconocimiento de objetos, el análisis de imágenes y la percepción espacial de entornos. Los algoritmos de visión computarizada y fusión de sensores permiten a los robots identificar artículos, evaluar los alrededores y ubicarse con precisión sin guía humana.

Por ejemplo, los robots de almacén más recientes pueden escanear estantes para verificar el inventario y encontrar artículos solicitados. Los drones agrícolas utilizan IA de visión computarizada para inspeccionar cultivos, detectar productos maduros y apuntar precisamente a las malezas para su eliminación. Estas capacidades de percepción se basan en redes neuronales entrenadas con vastos conjuntos de datos.

En 2022, Meta (Facebook) desarrolló un brazo robótico equipado con novedosos sensores táctiles y una IA que aprendió a manipular objetos frágiles como copas de vino con destreza similar a la humana. Al sentir y ver, la mano robótica pudo manipular objetos desafiantes que nunca antes había encontrado.

Estos avances en la investigación nos acercan a versátiles robots asistentes que pueden manejar de manera segura diversos artículos domésticos que nunca han visto, guiados por una percepción alimentada por IA.

Toma de decisiones y control

En el núcleo de los robots más inteligentes se encuentra la inteligencia artificial para la toma dinámica de decisiones y la navegación, de modo que puedan operar de forma independiente en entornos del mundo real no controlados, no sólo en laboratorios limitados.

Técnicas de IA como el aprendizaje por refuerzo, donde los robots simulan experiencias en un entorno digital, equipan a los droides para tomar decisiones sabias cuando se enfrentan a escenarios inciertos en hogares, hospitales, oficinas y fábricas. La IA los ayuda a adaptarse sobre la marcha a situaciones frescas y a aprender de los errores mediante prueba y error.

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Por ejemplo, en 2023, OpenAI demostró una notable mano robótica que descubrió cómo resolver un Cubo de Rubik desde cero utilizando aprendizaje auto-supervisado. Los dígitos diestros agarraban, giraban y alineaban los lados para resolver el rompecabezas sin guía humana gracias a los algoritmos de IA.

Esta combinación de destreza manual aprendida e inteligencia para la toma de decisiones apunta hacia asistentes robóticos adaptables y multi propósito que pueden hacerse cargo de una variedad de tareas como ordenar habitaciones, cargar lavavajillas, recuperar artículos y más en entornos cotidianos caóticos.

Robots más diestros

Cómo los avances en IA están transformando la robótica- Robots más diestros
Cómo los avances en IA están transformando la robótica- Robots más diestros

Las habilidades motoras finas han seguido siendo un desafío importante en la robótica a pesar de los éxitos en movilidad y percepción. Pero los modelos de IA adaptados están perfeccionando la destreza, el control y la coordinación robótica para permitir capacidades de manipulación delicadas y similares a las humanas. Estas ágiles automatizaciones pueden ensamblar gadgets, tejer cables, escribir en teclados, asistir procedimientos médicos y más con destreza.

Destreza manual habilitada por IA

El dominio de maniobras complejas como girar muñecas, agarrar ligeramente, enhebrar cables a través de agujeros y manipular artículos frágiles de manera fiable requiere apéndices ágiles similares a tentáculos guiados por algoritmos de IA ligeros.

Recientemente, Anthropic construyó un modelo de IA para manipular un brazo robótico a fin de escribir a más de 40 palabras por minuto en un teclado, aproximando el rendimiento humano. Su sistema aprendió una competencia de mecanografía respetable con sólo una cámara incorporada observando las teclas y sin demostración humana de técnicas de entrada a velocidades sobrehumanas.

El avance de la IA aquí fue permitir que el robot aprendiera lentamente habilidades de mecanografía en un entorno digital mediante prueba y error antes de refinar sus talentos en el mundo real. Este progreso destaca una vía práctica hacia automatizaciones altamente capaces.

Sensorización táctil y proprioceptiva mejorada

Fundamental para las habilidades de manipulación avanzadas es mejorar el tacto robótico a través de sensores, pieles y nervios que transmiten toneladas de datos de textura y posición a los algoritmos de IA. Esto alimenta ajustes precisos a los movimientos y niveles de fuerza al agarrar, palpar, exprimir, girar, empujar y tirar de elementos en ágiles dedos robóticos.

Recientemente, ingenieros de Stanford integraron sensores táctiles en una mano robótica equipada con IA que aprendió avanzadas técnicas de air hockey para golpear discos con trayectorias de fuerza y ángulo exactas para superar a los humanos. La máquina optimizó sus lanzamientos de paleta en base a una avalancha de comentarios táctiles sobre los impactos de los golpes, imitando las experiencias aprendidas.

Esta fusión de sensores e inteligencia apunta hacia futuros robots de atención a pacientes que pueden ayudar delicadamente al personal médico con tareas como cambios ágiles de vendajes de heridas y administración de terapia física.

IA para robots más autónomos

Cómo los avances en IA están transformando la robótica- IA para robots más autónomos
Cómo los avances en IA están transformando la robótica- IA para robots más autónomos

Si bien la mayoría de los droides de fábricas, oficinas y exteriores todavía requieren cierto grado de supervisión y codificación humana, los desarrolladores tienen como objetivo eliminar esas cargas de usuario a través de IA que permite que las automatizaciones se adapten a nuevos entornos de forma independiente. Esto se alinea con la visión más amplia de ayudantes robóticos multiuso capaces de asumir tareas domésticas, logísticas y de mantenimiento sin supervisión constante.

IA para la planificación dinámica de tareas

Fundamental para una mayor autosuficiencia en robots es la IA para la planificación dinámica de la mejor manera de abordar los trabajos requeridos en base a las desordenadas condiciones actuales, asignando niveles de prioridad al manejar múltiples tareas y pidiendo ayuda si realmente se pierden. Sin gerentes de proyectos humanos que asignen instrucciones preplanificadas, los bots deben tomar decisiones momento a momento sopesando variables como la seguridad, el uso de energía, los factores de tiempo, la urgencia solicitada, la demanda de habilidades y más al trazar cursos productivos incluso en medio del caos.

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En 2022, investigadores de NVIDIA entrenaron una IA de robot de cocina en simulación utilizando principios de aprendizaje por refuerzo profundo que recompensaba a chefs mecánicos simulados por preparar comidas de manera eficiente sin causar desórdenes ni perder ingredientes. Este campamento de entrenamiento virtual preparó la automatización para tareas culinarias de varios pasos antes de enfrentar pruebas en cocinas del mundo real. La IA capacitó al robot para navegar por los pisos, tomar ingredientes de despensas y verter cuidadosamente líquidos en sartenes cuando cohabita con personas, guiado por modelos de recompensa internos.

Navegación y mapeo seguros

La planificación de rutas a través de edificios y ciudades abarrotados de personas, mascotas y obstáculos cambiantes requiere una IA vigilante para el procesamiento situacional, la detección de peligros, el mapeo confiable y el movimiento decisivo. Sin planos de planta con recuerdo total de abrumadores entornos en la memoria o rutas perfectamente preprogramadas, los robots móviles luchan.

Afortunadamente, las soluciones en vehículos autoguiados como los Tesla, que navegan con seguridad entre conductores erráticos y peatones imprudentes mientras mapean el territorio, se aplican de manera similar a los robots domésticos y logísticos. La IA aquí maneja la localización simultánea, la percepción de objetos en movimiento y la toma de decisiones segura y de alto riesgo al navegar rutas. Si edificios o carreteras nuevas desconocidas hacen tropezar al robot, la IA lo ayuda a corregir el rumbo en tiempo real, a diferencia de los rígidos autómatas más antiguos que se pierden fácilmente.

Incluso redes neuronales especiales ayudan a los robots a comprender las relaciones espaciales entre entidades y cómo sus cuerpos encajan en los entornos para evitar colisiones mientras completan maniobras apretadas como pasos de puertas o recuperaciones de artículos en estantes. Estas comprensiones ambientales, sociales y físicas innatas equipan a los robots para abordar con confianza más tareas del mundo real, como el ensamblaje de muebles robóticos en apartamentos abarrotados en pisos desordenados que nunca antes habían visto.

Entrenamiento de simulación táctico

Elevar los niveles de seguridad y éxito de los bots autónomos involucra enormes cantidades de entrenamiento de simulación de IA donde obtienen exposición a millones de escenarios de navegación que enfrentan casos límite problemáticos y dilemas morales. Piense en residentes quirúrgicos que afilan sus técnicas en realidad virtual antes de operar a pacientes reales. Este aprendizaje impulsado por simulación anclado en prueba y error reduce los riesgos y sorpresas de la realidad.

Por ejemplo, a fines de 2022, ingenieros de Waymo construyeron una ciudad simulada extensa para probar camiones autónomos con conductores de IA que practicaban la carga segura de carga, entregas suburbanas evitando el tráfico de bicicletas y el manejo de situaciones peligrosas como incendios de motor en tiempo real sin supervisión humana. La IA de los camiones demostró ser confiable después del intenso entrenamiento de simulación al enfrentar pruebas en carreteras del mundo real. Los errores cometidos en la ciudad simulada digital evitaron accidentes en las autopistas reales.

De esta manera, los robots guiados por IA destinados al caos pueden afilar proactivamente sus habilidades e instintos antes de posibles desastres en el campo, acelerando su implementación.

El futuro de la IA y la robótica

Cómo los avances en IA están transformando la robótica- El futuro de la IA y la robótica
Cómo los avances en IA están transformando la robótica- El futuro de la IA y la robótica

El rápido ritmo de innovación en inteligencia artificial y robótica no muestra signos de desaceleración a medida que avanzamos en la década de 2020. En los próximos años, espere olas continuas de emocionantes avances en investigación y hitos tecnológicos a medida que la IA y los robots sigan superponiéndose.

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Líneas de tiempo de adopción convencional

Con base en demostraciones de actores clave como Tesla, Anthropic, OpenAI y más, así como inversiones agresivas de titanes tecnológicos y de la industria automotriz como Apple, Amazon, Google y Honda, podemos esperar más puntos de referencia:

2025-2027: Robots domésticos multiuso asequibles que ganan tracción convencional gracias a los avances en habilidades de manipulación, infraestructura de Internet 5G más rápida y ubicua que permite una sólida conectividad y potencia de cómputo para algoritmos de IA más avanzados que ayudan a la navegación y percepción en entornos domésticos no controlados.

2026-2028: Vehículos autónomos de Tesla, Waymo y otros que manejan áreas urbanas complejas de manera confiable, alcanzando total autonomía gracias a habilidades de mapeo de micrómetros, IA para la toma de decisiones segura y recursos informáticos exaescalares que permiten inmensas redes neuronales que simulan años conduciendo en minutos. Esto acelera el entrenamiento.

2027-2030: La primera generación de robots humanoides domésticos ampliamente disponibles capaces de conversar de manera inteligente con miembros de la familia mientras ayudan fluidamente con tareas útiles en interiores como ordenar salas de juegos, cargar lavavajillas, recuperar artículos caídos y más gracias a potentes procesadores de borde que permiten capacidades avanzadas de IA a bordo de ágiles cuerpos robóticos con docenas de motores.

2030 y más allá: emocionantes innovaciones en el horizonte como compañeros robóticos humanos y para mascotas asequibles cubiertos de piel y carne sintéticas con fluido similar a la sangre cálida en las venas que late para irradiar una presencia y intimidad similares a la vida gracias a la IA que simula conciencia sensible. Estos drones pueden proporcionar apoyo emocional, asistencia física y consejos personalizados a personas mayores, profesionales ocupados y personas que buscan lazos sociales.

Por supuesto, estos plazos dependen de una financiación coherente, una maduración de las regulaciones sobre bots autónomos, implementaciones esenciales de infraestructura 5G/6G y la adopción pública de consumidores y empresas más allá de las primeras comunidades de adoptantes de tecnología. Pero dada la tremenda motivación financiera y el entusiasmo de las principales universidades y corporaciones, el futuro de la robótica imbuida de IA luce brillante.

Cómo los avances en IA están transformando la robótica - Conclusion
Cómo los avances en IA están transformando la robótica – Conclusion

Conclusión : Cómo los avances en IA están transformando la robótica

En resumen, los recientes avances en inteligencia artificial están transformando profundamente la robótica. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático y profundo aplicados en visión computarizada, comprensión del habla, mapeo ambiental y toma compleja de decisiones, los robots están adquiriendo rápidamente sentidos, destreza, inteligencia y autonomía mejorados.

Los últimos robots impulsados por IA pueden comprender instrucciones verbales, percibir claramente objetos y espacios, tomar decisiones sabias en tiempo real en medio de la incertidumbre, manipular hábilmente elementos tanto delicados como pesados e incluso manipular hábilmente objetos nuevos que nunca antes habían visto en entornos no controlados sin supervisión humana constante.

Y el futuro promete creaciones aún más capaces a medida que la IA y la robótica sigan convergiendo. Los elegantes asistentes domésticos humanoides capaces de ordenar habitaciones, cargar lavadoras, preparar bocadillos sencillos, cuidar niños y administrar terapia física están en el horizonte. Es un futuro inspirador forjado por cerebros de silicio que se fusionan con fuerza electromecánica.

La conclusión es que la innovación en inteligencia artificial está transformando profundamente la robótica a medida que avanzamos más profundamente en el siglo XXI. Las máquinas incrustadas con redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado del mundo real son cada vez más perceptivas para ver y sentir, ágiles y coordinadas para mover sus brazos y dedos, y autónomas en cómo abordan tareas útiles en hogares, oficinas, fábricas y ciudades gracias a una poderosa toma de decisiones guiada por la preocupación por las consecuencias. Esta fusión simbiótica de capacidades algorítmicas y mecanizadas está automatizando nuevas facetas del trabajo mientras crea oportunidades en roles de apoyo como capacitación y supervisión de IA.

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