{"id":30545,"date":"2024-04-19T09:15:00","date_gmt":"2024-04-19T15:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=30545"},"modified":"2024-04-15T11:46:33","modified_gmt":"2024-04-15T17:46:33","slug":"figure-01-el-robot-mas-cercano-al-humanoide-que-la-ciencia-ficcion-anticipo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/figure-01-el-robot-mas-cercano-al-humanoide-que-la-ciencia-ficcion-anticipo\/","title":{"rendered":"Figure 01, el robot m\u00e1s cercano al humanoide que la ciencia ficci\u00f3n anticip\u00f3"},"content":{"rendered":"\n

La rob\u00f3tica avanza hacia la \u201cencarnaci\u00f3n\u201d y f\u00f3rmulas de aprendizaje que permiten desarrollar m\u00e1quinas con aspectos y comportamientos propios de las personas<\/h2>\n\n\n\n

Figure 01<\/a>\u00a0es el prototipo m\u00e1s cercano al humanoide que la ciencia ficci\u00f3n hab\u00eda anticipado. El robot, que ha recibido este mes de marzo el apoyo inversor y tecnol\u00f3gico de la compa\u00f1\u00eda de inteligencia artificial Open AI, el gigante de los procesadores Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de discernir objetos no solo por su forma sino por su funcionalidad, desarrollar tareas diversas ajustando sus movimientos a la resistencia de aquello que manipula, interaccionar con el entorno e incluso evaluar su desempe\u00f1o. Figure se acerca en apariencia a las m\u00e1quinas de\u00a0Yo, robot<\/em>\u00a0y a\u00fan est\u00e1 lejos de\u00a0Robocop<\/em>, pero es un ejemplo de una fulgurante carrera tecnol\u00f3gica: el\u00a0embodiment,\u00a0<\/em>un t\u00e9rmino ingl\u00e9s que podr\u00eda traducirse por encarnaci\u00f3n o personificaci\u00f3n y que supone, seg\u00fan Luis Merino, profesor y director del\u00a0Service Robotics Lab<\/a>\u00a0(Laboratorio de Rob\u00f3tica de Servicios) de la Universidad Pablo de Olavide, romper los l\u00edmites de la \u201cpasividad del aprendizaje\u201d autom\u00e1tico para acercarse al humano, donde la interacci\u00f3n con el entorno es la clave.<\/p>\n\n\n\n

La apuesta de las grandes compa\u00f1\u00edas por esta tecnolog\u00eda es clara. Nvidia, adem\u00e1s de su apoyo financiero a Figure, ha anunciado GR00T<\/a>, una plataforma espec\u00edfica para robots humanoides, en cuyo desarrollo hay una acelerada carrera en la que participan, entre otras, empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure AI, Fourier Intelligence, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.<\/p>\n\n\n\n

\"Dennis
Dennis Hong, fundador de RoMeLa, (de espaldas) juega con el robot Artemis en el Gitex de Dub\u00e1i.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Dennis Hong es fundador de RoMeLa y creador de Artemis, un robot<\/a> androide que juega al f\u00fatbol como demostraci\u00f3n de la versatilidad conseguida en sus capacidades de movimiento. Hong explica el salto cualitativo de los nuevos desarrollos: \u201cEl 99,9% de los robots que existen hoy en d\u00eda utilizan servomotores y son muy r\u00edgidos. Son excelentes para la automatizaci\u00f3n de f\u00e1bricas o para tareas \u00fanicas dom\u00e9sticas [como los aspiradores aut\u00f3nomos], pero este robot [Artemis] imita el m\u00fasculo biol\u00f3gico y le permite ser \u00e1gil, r\u00e1pido, robusto y bastante inteligente\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsta inteligencia\u201d, seg\u00fan explica, le permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma aut\u00f3noma. \u201cEl futuro\u201d, concluye, \u201ces que pueda ejecutar cualquier cosa que un humano pueda hacer\u201d. Para demostrarlo, Hong sujeta por la espalda a Artemis y lo empuja para forzarle a reaccionar ante un imprevisto, prueba que el robot supera.<\/p>\n\n\n\n

Es un paso muy significativo frente a modelos como los de Deep Robotics, que desarrolla cuadr\u00fapedos para trabajos industriales y de rescate. Vera Huang resalta los \u201cavances motores, como la capacidad de saltar o subir escaleras\u201d, pero admite que no est\u00e1n dotados de la \u00faltima generaci\u00f3n de inteligencia.<\/p>\n\n\n\n

\"El
El robot Atlas, en una demostraci\u00f3n de trabajo.BOSTON DYNAMICS (BOSTON DYNAMICS)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Cassie<\/a>, de Agility Robotics, ha sido preparado para recorrer diferentes superficies y ejecutar grandes saltos sin conocer previamente el terreno. Lo hace a trav\u00e9s de la t\u00e9cnica de \u201caprendizaje por refuerzo\u201d. \u201cEl objetivo es ense\u00f1ar al robot a aprender a hacer todo tipo de movimientos din\u00e1micos de la forma en que lo hace un humano. Cassie utiliza el historial de lo que ha observado y se adaptara r\u00e1pidamente al mundo real\u201d, explica a MIT technology review<\/em><\/a>Zhongyu Li, de la Universidad de California y participante en el desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores utilizaron una t\u00e9cnica de IA llamada aprendizaje por refuerzo para ayudar a un robot de dos patas. El aprendizaje por refuerzo funciona recompensando o penalizando a una IA mientras intenta llevar a cabo un objetivo. En este caso, el enfoque ense\u00f1\u00f3 al robot a generalizar y responder en nuevos escenarios, en lugar de congelarse como habr\u00edan hecho sus predecesores.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl siguiente gran paso es que los robots humanoides hagan un trabajo real, planifiquen actividades y se relacione con el mundo f\u00edsico de maneras que no solo interaccionen con los pies y el suelo\u201d, dice Alan Fern, profesor de Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Universidad Estatal de Oreg\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido avanza Figure, un robot de 1,70 metros de alto, 60 kilos, con capacidad para cargar un tercio de su peso, el\u00e9ctrico, con cinco horas de autonom\u00eda y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que lo hace diferente, es su capacidad de desarrollar distintas tareas, discernir personas y objetos, actuar aut\u00f3nomamente y, sobre todo, aprender. La compa\u00f1\u00eda defiende que su apariencia humana es necesaria porque \u201cel mundo est\u00e1 dise\u00f1ado para la misma\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Figure es un ejemplo de encarnaci\u00f3n o personalizaci\u00f3n. \u201cNo podemos separar mente y cuerpo. El aprendizaje los a\u00fana. La mayor\u00eda de robots procesan im\u00e1genes y datos. Los entrenas y no tienen una interacci\u00f3n. Sin embargo, los humanos aprendemos interaccionando con nuestro entorno, porque tenemos un cuerpo y tenemos unos sentidos\u201d, explica Merino.<\/p>\n\n\n\n

Su equipo ya ha desarrollado robots de asistencia que, cuando act\u00faan como gu\u00edas tur\u00edsticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de la gente, o act\u00faan de acuerdo con los sentimientos de un anciano al que ayudan, o evitan vulnerar la distancia social de los humanos con los que trabajan.<\/p>\n\n\n\n

Pero en la mayor\u00eda de los robots actuales, incluso los que cuentan con inteligencia artificial, \u201cel aprendizaje es pasivo\u201d, seg\u00fan relata el catedr\u00e1tico de la UPO. Cassie, adem\u00e1s del desarrollo de la red neuronal artificial, ha desarrollado su destreza a trav\u00e9s de aprendizaje por refuerzo, una t\u00e9cnica parecida a la utilizada para el adiestramiento de mascotas.<\/p>\n\n\n\n

Merino profundiza en este sentido. \u201cNo le damos al robot una descripci\u00f3n expl\u00edcita de lo que tiene que hacer, sino que aportamos una se\u00f1al cuando se comporta mal y, en lo sucesivo, lo evitar\u00e1. Y al contrario. Si lo hace bien, le damos una recompensa\u201d. En el caso de las mascotas puede ser un juguete, una caricia o una golosina. Para los robots es un algoritmo que intentar\u00e1n alcanzar el mayor n\u00famero de veces con su comportamiento.<\/p>\n\n\n\n

El investigador aclara que este sistema supone, adem\u00e1s de un avance en las capacidades rob\u00f3ticas, una f\u00f3rmula de hacerlos m\u00e1s eficientes, ya que precisan de menos energ\u00eda para procesar millones de datos vinculados a todas las variables posibles. \u201cEs muy dif\u00edcil programar a un robot para todas las circunstancias a las que se puede enfrentar\u201d, incide Merino.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLlevamos decenas de a\u00f1os con robots en las f\u00e1bricas haciendo cosas de forma algor\u00edtmica y repetitiva. Pero si queremos que sean m\u00e1s generales hay que dar un paso m\u00e1s\u201d, concluye. La carrera rob\u00f3tica va en esta direcci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Y como todo avance digital, la seguridad ser\u00e1 un elemento determinante. Cualquier sistema, hasta un simple electrodom\u00e9stico conectado a la nube, puede ser v\u00edctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en los desarrollos de rob\u00f3tica m\u00e1s avanzados, ha firmado un acuerdo de colaboraci\u00f3n con Check Point para mejorar la seguridad de la infraestructura de inteligencia artificial en la nube.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n Amazon Web Services (AWS) ha anunciado su colaboraci\u00f3n con Nvidia para utilizar la plataforma de esta \u00faltima compa\u00f1\u00eda, Blackwell,\u00a0presentada este a\u00f1o\u00a0<\/a>en su conferencia de desarrolladores GTC 2024. El acuerdo incluye el uso conjunto de infraestructuras de ambas tecnol\u00f3gicas en desarrollos que incluyen la rob\u00f3tica.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: elpais.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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