Durante las próximas semanas, el boletín de robótica Actuator de TechCrunch realizará sesiones de preguntas y respuestas con algunas de las mentes más destacadas en robótica. Suscríbete aquí para futuras actualizaciones.
Parte 1: Matthew Johnson-Roberson de CMU
Parte 2: Max Bajracharya y Russ Tedrake del Instituto de Investigación Toyota
Parte 3: Dhruv Batra de Meta
Parte 4: Aaron Saunders de Boston Dynamics
Ken Goldberg es profesor y catedrático distinguido de ingeniería William S. Floyd Jr. en UC Berkeley, cofundador y científico jefe de la startup de clasificación de paquetes robóticos. Ambidiestro y miembro del IEEE.
¿Qué papel jugará la IA generativa en el futuro de la robótica?
Aunque los rumores comenzaron un poco antes, 2023 será recordado como el año en que la IA generativa transformó la robótica. Los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT pueden permitir que robots y humanos se comuniquen en lenguaje natural. Las palabras evolucionaron con el tiempo para representar conceptos útiles, desde «silla» hasta «chocolate» y «carisma». Los robóticos también descubrieron que las grandes visiones, lenguajes yAcción Se pueden entrenar modelos para facilitar la percepción del robot y controlar los movimientos de los brazos y piernas del robot. La capacitación requiere grandes cantidades de datos, por lo que laboratorios de todo el mundo ahora colaboran para compartir datos. Los resultados están llegando a raudales y, aunque todavía quedan dudas sobre la generalización, el impacto será profundo.
Otro tema interesante es el de los “modelos multimodales” en dos sentidos de multimodal:
- Multimodal al combinar diferentes modos de entrada, por ejemplo, visión y lenguaje. Esto ahora se está ampliando para incluir detección táctil y de profundidad, y acciones de robot.
- Multimodal en términos de permitir diferentes acciones en respuesta al mismo estado de entrada. Esto es sorprendentemente común en robótica; por ejemplo, hay muchas formas de agarrar un objeto. Los modelos profundos estándar “promediarán” estas acciones de agarre que pueden producir agarres muy deficientes. Una forma muy interesante de preservar las acciones multimodales son las políticas de difusión, desarrolladas por Shuran Song, ahora en Stanford.
¿Qué piensas sobre el factor de forma humanoide?
Siempre he sido escéptico acerca de los humanoides y los robots con patas, ya que pueden ser demasiado sensacionales e ineficientes, pero lo estoy reconsiderando después de ver los últimos humanoides y cuadrúpedos de Boston Dynamics, Agility y Unitree. Tesla tiene las habilidades de ingeniería para desarrollar motores y sistemas de engranajes de bajo costo a escala. Los robots con patas tienen muchas ventajas sobre las ruedas en hogares y fábricas para atravesar escalones, escombros y alfombras. Los robots bimanuales (de dos brazos) son esenciales para muchas tareas, pero sigo creyendo que las pinzas simples seguirán siendo más fiables y rentables que las manos robóticas de cinco dedos.
Después de la fabricación y los almacenes, ¿cuál es la siguiente categoría importante de robótica?
Después de los recientes acuerdos salariales sindicales, creo que veremos muchos más robots en la industria manufacturera y en los almacenes de los que tenemos hoy. El progreso reciente en los taxis autónomos ha sido impresionante, especialmente en San Francisco, donde las condiciones de conducción son más complejas que en Phoenix. Pero no estoy convencido de que puedan ser rentables. Para la cirugía asistida por robot, los investigadores están explorando la «destreza aumentada», donde los robots pueden mejorar las habilidades quirúrgicas realizando subtareas de bajo nivel, como suturar.
¿Qué tan lejos están los verdaderos robots de uso general?
No espero ver verdaderos robots AGI y de uso general en un futuro próximo. A ningún robotista que conozco le preocupa que los robots roben empleos o se conviertan en nuestros amos.
¿Despegarán los robots domésticos (más allá de las aspiradoras) en la próxima década?
Predigo que en la próxima década tendremos robots domésticos asequibles que podrán ordenar: recoger cosas como ropa, juguetes y basura del suelo y colocarlos en los contenedores adecuados. Al igual que las aspiradoras actuales, estos robots ocasionalmente cometerán errores, pero los beneficios para los padres y las personas mayores superarán los riesgos.
¿Qué historia/tendencia importante de la robótica no está recibiendo suficiente cobertura?
Planificación del movimiento del robot. Este es uno de los temas más antiguos de la robótica: cómo controlar las articulaciones del motor para mover la herramienta del robot y evitar obstáculos. Muchos piensan que este problema se ha solucionado, pero no es así.
Las “singularidades” de los robots son un problema fundamental para todos los brazos robóticos; son muy diferentes del hipotético momento de Kurzweil en el que la IA supera a los humanos. Las singularidades del robot son puntos en el espacio donde un robot se detiene inesperadamente y un operador humano debe restablecerlo manualmente. Las singularidades surgen de las matemáticas necesarias para convertir el movimiento rectilíneo deseado de la pinza en los movimientos correspondientes para cada uno de los seis motores de las articulaciones del robot. En ciertos puntos del espacio, esta conversión se vuelve inestable (similar a un error de división por cero) y es necesario reiniciar el robot.
Para los movimientos repetitivos del robot, las singularidades se pueden evitar mediante un tedioso ajuste manual de los movimientos repetitivos del robot para ajustarlos de manera que nunca encuentren singularidades. Una vez que se determinan dichos movimientos, se repiten una y otra vez. Pero para la creciente generación de aplicaciones donde los movimientos de los robots no son repetitivos, incluyendo paletización, recolección de contenedores, cumplimiento de pedidos y clasificación de paquetes, las singularidades son comunes. Son un problema bien conocido y fundamental, ya que interrumpen las operaciones de los robots en momentos impredecibles (a menudo varias veces por hora). Cofundé una nueva startup, Jacobi Robotics, que implementa algoritmos eficientes que están *garantizados* para evitar singularidades. Esto puede aumentar significativamente la confiabilidad y la productividad de todos los robots.