Una versión de estas preguntas y respuestas apareció por primera vez en el boletín gratuito de robótica de TechCrunch, Actuator. Suscríbete aquí.
Estamos concluyendo nuestra serie de preguntas y respuestas sobre robótica de fin de año con esta entrada de Deepu Talla. Cuando visité la sede de NVIDIA en el Área de la Bahía, en octubre. Durante más de una década, Talla ha sido vicepresidente y director general de Computación integrada y perimetral del gigante de los chips. Ofrece una visión única del estado de la robótica en 2023 y hacia dónde se dirigen en el futuro. En los últimos años, NVIDIA se ha establecido como una importante plataforma para la simulación, la creación de prototipos y la implementación de robótica.
Preguntas y respuestas anteriores:
Créditos de imagen: Nvidia
¿Qué papel jugará la IA generativa en el futuro de la robótica?
Ya estamos viendo mejoras en la productividad con la IA generativa en todas las industrias. Claramente, el impacto de GenAI será transformador en toda la robótica, desde la simulación hasta el diseño y más.
- Simulación: Los modelos podrán acelerar el desarrollo de la simulación, cerrando las brechas entre los artistas y desarrolladores técnicos 3D, mediante la construcción de escenas, entornos y generación de activos. Estos activos de GenAI verán un mayor uso para la generación de datos sintéticos, la capacitación de habilidades de robots y las pruebas de software.
- IA multimodal: los modelos basados en transformadores mejorarán la capacidad de los robots para comprender mejor el mundo que los rodea, permitiéndoles trabajar en más entornos y completar tareas complejas.
- (Re)programación de robots: Mayor capacidad para definir tareas y funciones en un lenguaje sencillo para hacer que los robots sean más generales/multipropósito.
- Diseño: diseños mecánicos novedosos para una mayor eficiencia, por ejemplo, efectores finales.
¿Qué piensas sobre el factor de forma humanoide?
Diseñar robots autónomos es difícil. Los humanoides son aún más difíciles. A diferencia de la mayoría de los AMR que comprenden principalmente los obstáculos a nivel del suelo, los humanoides son manipuladores móviles que necesitarán IA multimodal para comprender mejor el entorno que los rodea. Se requiere una increíble cantidad de procesamiento de sensores, control avanzado y ejecución de habilidades.
Los avances en las capacidades de IA generativa para construir modelos fundamentales están haciendo que las habilidades robóticas necesarias para los humanoides sean más generalizables. Paralelamente, estamos viendo avances en simulaciones que pueden entrenar tanto los sistemas de control basados en IA como los sistemas de percepción.
Después de la fabricación y los almacenes, ¿cuál es la siguiente categoría importante de robótica?
Los mercados donde las empresas están sintiendo los efectos de la escasez de mano de obra y los cambios demográficos seguirán alineándose con las correspondientes oportunidades de robótica. Esto abarca empresas de robótica que trabajan en diversas industrias, desde la agricultura hasta la entrega de última milla, el comercio minorista y más.
Un desafío clave en la construcción de robots autónomos para diferentes categorías es construir los mundos virtuales 3D necesarios para simular y probar las pilas. Una vez más, la IA generativa ayudará al permitir a los desarrolladores crear más rápidamente entornos de simulación realistas. La integración de la IA en la robótica permitirá una mayor automatización en entornos más activos y menos «amigables con los robots».
¿Qué tan lejos están los verdaderos robots de uso general?
Seguimos viendo que los robots se vuelven más inteligentes y capaces de realizar múltiples tareas en un entorno determinado. Esperamos ver un enfoque continuo en los problemas específicos de la misión y al mismo tiempo hacerlos más generalizables. La verdadera autonomía incorporada de propósito general está aún más lejos.
¿Despegarán los robots domésticos (más allá de las aspiradoras) en la próxima década?
Contaremos con útiles asistentes personales, cortacéspedes y robots para ayudar a las personas mayores en el uso común.
El equilibrio que ha estado obstaculizando a los robots domésticos, hasta la fecha, es el eje de cuánto está dispuesto alguien a pagar por su robot y si el robot ofrece ese valor. Las aspiradoras robotizadas han ofrecido durante mucho tiempo una buena relación calidad-precio, de ahí su popularidad.
Además, a medida que los robots se vuelvan más inteligentes, tener interfaces de usuario intuitivas será clave para una mayor adopción. Los robots que pueden mapear su propio entorno y recibir instrucciones a través del habla serán más fáciles de usar para los consumidores domésticos que los robots que requieren cierta programación.
La siguiente categoría en despegar probablemente se centraría primero en el exterior, por ejemplo, el cuidado autónomo del césped. Otros robots domésticos, como los asistentes personales o de atención médica, son prometedores, pero deben abordar algunos de los desafíos interiores que se encuentran en entornos domésticos dinámicos y no estructurados.
¿Qué historia/tendencia importante de la robótica no está recibiendo suficiente cobertura?
La necesidad de un enfoque de plataforma. Muchas nuevas empresas de robótica no pueden escalar porque están construyendo robots que funcionan bien para una tarea o entorno específico. Para lograr una viabilidad comercial a escala, es importante desarrollar robots que sean más generalizables, es decir, que puedan agregar nuevas habilidades rápidamente o llevar las existentes a nuevos entornos.
Los especialistas en robótica necesitan plataformas con herramientas y bibliotecas para entrenar y probar la IA para robótica. La plataforma debería proporcionar capacidades de simulación para entrenar modelos, generar datos sintéticos y ejercitar toda la pila de software robótico, con la capacidad de ejecutar los modelos de IA generativa más recientes y emergentes directamente en el robot.
Las empresas emergentes y de robótica exitosas del mañana deberían centrarse en desarrollar nuevas habilidades robóticas y tareas de automatización y aprovechar toda la extensión de las plataformas de desarrollo de extremo a extremo disponibles.