Un informe sobre el estado de la revolución de la IA física

Cuando dentro de 10, 20 o 50 años echemos la vista atrás al 30 de noviembre de 2022, es muy posible que lo recordemos como un punto de inflexión histórico.

El lanzamiento de ChatGPT puede considerarse el inicio de una era de uso generalizado de la IA y, desde ese día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han sido el tema de conversación más candente.

Todo esto a pesar de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no son tecnologías nuevas. Las conocemos desde hace décadas, pero la revolución reciente se debe, para simplificar, básicamente a los avances en potencia informática que nos permiten finalmente gestionar las enormes cantidades de datos necesarios para realizar las tareas complejas para las que estamos empezando a utilizar la IA.

Las empresas que están detrás de todo esto, como NVIDIA, están disfrutando de un crecimiento extraordinario, y con razón.

Antes de la conferencia tecnológica COMPUTEX de este año, el fundador y director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, destacó el poder transformador de la IA generativa y predijo un cambio importante en la informática. “La intersección de la IA y la computación acelerada redefinirá el futuro”, afirmó Huang, sentando las bases para los debates sobre innovaciones de vanguardia, incluido el campo emergente de la IA física, que se perfila para revolucionar la automatización robótica.

Pero, a mediados de 2024, ¿qué avances hemos logrado en la revolución de la IA física?

En una escala del 1 al 5…

Para ser sincero, no hemos llegado tan lejos. Me gusta comparar la robótica con el desarrollo de los coches autónomos. La industria del automóvil ha definido cinco etapas para la transición de la conducción manual a la conducción totalmente autónoma. Actualmente, la industria no está en el nivel 5, como han demostrado los experimentos recientes en los EE. UU., pero la ventaja es que hay muchas tecnologías de nivel 2, 3 o 4 en el camino que pueden tener un gran impacto.

Como el control de crucero adaptativo en los automóviles, que ha convertido un proceso muy manual en un proceso semiautomatizado, haciendo que la conducción sea más suave, fácil y segura.

Lo mismo ocurre con la robótica. La IA sin duda conducirá algún día a robots humanoides que puedan pensar y descubrir cómo resolver problemas por sí mismos sin programación previa: ese sería el nivel 5. Pero, al igual que con los coches autónomos, veremos, y estamos viendo, muchos avances en los niveles 2, 3 y 4 que están aportando un verdadero valor a las empresas.

Uno de estos avances, por ejemplo, se puede ver en la logística. En colaboración con Siemens y Zivid, hemos desarrollado una solución en la que un cobot realiza la preparación de pedidos con total autonomía, basada en el software de inteligencia artificial SIMATIC Robot Pick de Siemens y la tecnología de visión de Zivid. En comparación con los procesos manuales, esto mejora significativamente la velocidad y la precisión del cumplimiento de los pedidos en los almacenes y ayuda a los centros logísticos a satisfacer la creciente demanda global, al tiempo que aborda la creciente dificultad de atraer mano de obra para este tipo de trabajo manual.

Alcanzar un robot humanoide de nivel 5 dependerá, entre muchas cosas, en gran medida de contar con una tecnología y un software de visión excepcionales a un nivel que aún no hemos visto. Pero las innovaciones tecnológicas de etapa intermedia están aportando mucho valor en el camino.

Tres impactos de la IA generativa

Conseguir que un puñado de expertos en robótica se pongan de acuerdo sobre dónde nos encontramos actualmente en la escala mencionada podría dar lugar a un largo debate. Pero es obvio que, al observar el potencial disruptivo de la IA física, todavía tenemos mucho terreno por recorrer, a pesar de los grandes avances que se lograrán en 2023 y 2024.

De cara al futuro, permítanme destacar tres de los impactos que tendrá la IA física en la robótica:

Por un lado, la IA eliminará en gran medida la necesidad de expertos. Por supuesto, todavía necesitaremos ingenieros, integradores y otros expertos en robótica en el futuro, y muchos de ellos también. Pero el potencial de la automatización robótica es tan grande que no puede haber un experto en cada planta de producción (como industria, los cobots solo han alcanzado alrededor del dos por ciento del mercado potencial actual).

Muchas tareas en robótica hoy en día todavía requieren un experto. Con la IA, pronto podremos eliminar algunos de los obstáculos actuales, y esto acelerará significativamente la introducción de robots en muchas áreas.

En segundo lugar, la IA generativa puede ayudarnos a estandarizar soluciones. Si observamos los desafíos que enfrentamos en la industria de la automatización, los problemas son muy similares en muchas empresas. Con la IA generativa, cada vez podemos estandarizar más los problemas y las soluciones y, por lo tanto, crear comportamientos robóticos más reutilizables.

No es necesario reinventar la rueda cada vez que se instala un nuevo robot, y la IA puede ayudar con eso, haciendo que la integración y el retorno de la inversión sean mucho más rápidos.

En tercer lugar, la IA mejora la capacidad de los robots para navegar en entornos impredecibles. Al igual que con la solución logística mencionada anteriormente, la tecnología de visión con retroalimentación en tiempo real de las cámaras 3D es un gran facilitador no solo de la navegación autónoma, sino también de la detección de obstáculos.

Esta capacidad abre las posibilidades de introducir robots fuera del entorno muy estructurado de una planta de producción, por ejemplo, en la construcción, donde los robots deben manejar variaciones del proyecto mientras trabajan codo a codo con los trabajadores.

En Universal Robots, ya tenemos numerosos socios en nuestro ecosistema que están haciendo grandes avances con aplicaciones basadas en IA, en la construcción y más allá. Y, como ocurre con muchas otras tendencias de automatización que experimentaremos en los próximos años en distintas aplicaciones e industrias, la IA estará en el centro del progreso futuro.