Como si se tratara del plano secuencia del comienzo de una película o serie de ciencia ficción, lo que vemos es el último avance en robots humanoides impulsados por redes neuronales. No son tan espectaculares como los de Tesla o Figure 01, pero posiblemente sean mucho más realistas y se acerquen más que nunca a lo que necesitan hacer los primeros casos de uso de humanoides de propósito general entrenados a partir de datos.

Esta flota de robots que vemos son el último avance de los humanoides Eve del fabricante noruego de robots 1X, misma compañía a la que OpenAI apoyó con sus chips el año pasado, como parte de una ronda de financiación Serie A de 25 millones de dólares. Ahora, una Serie B posterior de 100 millones de dólares muestra hasta qué punto ha influido el dinero que llegó en el avance.

Sobre el vídeo que vamos a ver, 1X recuerda lo siguiente:

El vídeo no contiene ninguna teleoperación. Sin gráficos por computadora, sin cortes, sin aceleraciones de video, sin reproducción de trayectorias programadas. Todo está controlado a través de redes neuronales, todo autónomo, todo a velocidad 1X.

Cuando hablamos de humanoides de propósito general nos referimos a un tipo de robot que en un futuro pueda estar presente en cualquier hogar ayudando en la casa, a poder ser, en menos de 10 años, aunque es posible que con este tipo de vídeos sea factible que los tiempos se acorten. Veamos la secuencia:

Como decíamos, el robot Eve no es el más espectacular viendo lo que hacen actualmente otras compañías del sector. De hecho, ni si quiera tiene pies en este momento, ni manos humanoides diestras. Rueda sobre un par de ruedas motrices, balanceándose sobre una tercera pequeña rueda en la parte trasera, y sus manos son garras rudimentarias. Encima tiene una pequeña carita sonriente LED parpadeante, todo muy primario.

Sin embargo, no creo que esto sea realmente importante para esos primeros robots de propósito general. Estos robots autónomos que funcionan por red neuronal “aprenderán” las tareas de sus dueños y visualizaran un entorno que mapearan cuando lleguen a las viviendas. De hecho, ese será el “quid” de la cuestión, que las compañías sean capaces de lograr que estas máquinas aprendan tareas rápidamente y luego las ejecuten de forma autónoma. Y en eso, el modelo de 1X parece tener un comienzo más que prometedor.

Las tareas que vemos que realizan en el vídeo no son tremendamente complejas ni atractivas. Nadie dobla camisas ni hacen café en máquinas. En cambio, sí hay una gran cantidad de robots que parecen completos, haciendo una gran cantidad cosas como recoger y dejar los objetos en su sitio. Los agarran desde la altura de los tobillos y la cintura. Los meten en cajas, contenedores y bandejas. Recogen juguetes del suelo y los ordenan. También abren puertas o se acercan a las estaciones de carga y se enchufan. Según Eric Jang, vicepresidente de IA de 1:

Durante el último año hemos creado un motor de datos para resolver tareas de manipulación móvil de propósito general de una manera completamente de extremo a extremo. Estamos convencidos de que funciona, por lo que ahora estamos contratando investigadores de IA en el Área de la Bahía de San Francisco para ampliarlo hasta 10 veces más robots y teleoperadores

Como indica Jang, los humanoides se mueven de un extremo a otro a partir “únicamente de datos”. Al parecer, 1X entrenó a 30 robots Eve en una serie de tareas individuales cada uno utilizando aprendizaje por imitación a través de video y teleoperación. Luego, utilizaron estos comportamientos aprendidos para entrenar un “modelo base” capaz de realizar un amplio conjunto de acciones y comportamientos. Finalmente, ese modelo base se ajustó hacia capacidades específicas del entorno (tareas de almacén, manipulación general de puertas…) y por último entrenó a los robots en los trabajos específicos que tenían que realizar.

Es muy posible que en ese último paso nos encontremos un día nosotros, los clientes, cuando los bots realicen sus tareas diarias. Según 1X, solo toma “unos minutos de recopilación de datos y entrenamiento en una GPU de escritorio”.

El futuro de los robots “del hogar” está un paso más cerca.