Con robots que aprenden por intuición y viendo videos, por fin se acerca el “momento ChatGPT” físico

Conocí a Florence y a Andrew Barry, cofundadora y director técnico, en una sala de reuniones desde la que se veía a varios equipos de personas entrenando a robots que tenían pinzas especiales en las manos. El otro cofundador y científico jefe de la empresa es Andy Zeng. El trío cuenta con una trayectoria impresionante: anteriormente trabajaron en Google DeepMind y Boston Dynamics en algunos de los modelos de hardware y robótica más avanzados que existen.

Un robot general

Tradicionalmente, entrenar a un robot impulsado por IA para que realice diferentes tareas ha significado introducir miles de ejemplos en el modelo. Sin embargo, ese es un tipo de aprendizaje notoriamente imperfecto, y un robot tendrá dificultades con la tarea si se cambia algo tan simple como la iluminación.

Generalist y otras startups de robótica están invirtiendo fuertemente en un modelo robótico generalista entrenado por humanos. La empresa fabrica guantes especiales que se asemejan a pinzas robóticas y llevan cámaras incorporadas, que las personas utilizan para realizar diversas tareas domésticas. Vi una caja repleta de varios cientos de estas pinzas destinadas a trabajadores en México y otros lugares.

Florence y su equipo se muestran reservados sobre la fórmula exacta que utilizan para entrenar a los robots, pero aseguran que la empresa ya ha recopilado una enorme cantidad de datos de entrenamiento de alta calidad. A diferencia de otras compañías que persiguen robots más inteligentes, también han construido sus modelos de IA partiendo totalmente de cero, en lugar de basarse en un modelo de lenguaje de código abierto.

Danfei Xu, un especialista en robótica de Georgia Tech que conoce bien el trabajo de Generalist, cuenta que esta startup destaca entre las empresas que persiguen modelos robóticos más generales. “Han llevado esto al extremo y han hecho un trabajo realmente bueno en su ejecución”, indica Xu. Además de recopilar una enorme cantidad de datos de alta calidad, añade, “son excelentes especialistas en robótica y han llevado a cabo una labor científica realmente buena”.

Xu también señala que lo que Generalist ha mostrado hasta ahora sugiere que tienen la vista puesta en el despliegue de robots en entornos comerciales reales. “Son los que más se acercan a algo que se pueda implementar”, indica.

“El enfoque de Generalist en materia de datos consiste en recopilar datos de interacción física a gran escala sin vincularlos demasiado a un robot concreto”, explica Karen Liu, especialista en robótica de la Universidad de Stanford que también conoce la empresa. “Sus mejores resultados sugieren que esta apuesta podría estar dando sus frutos”.

Dicho esto, Generalist advierte que las capacidades de aprendizaje de sus modelos aún no son del todo fiables. Un robot solo es capaz de completar una tarea que se le ha enseñado aproximadamente el 59% de las veces, en promedio; lo ideal sería que su tasa de éxito superara el 99%. Tampoco está claro hasta qué punto estas habilidades se podrán generalizar a todas las tareas o entornos imaginables.

Aun así, el potencial de los robots para aprender rápidamente habilidades en la fabricación parece enorme, por ejemplo. Uno de los ingenieros de Generalist pareció descubrirlo en una tarde reciente. Un video que capturó el episodio muestra al ingeniero apilando tazas pequeñas sobre la mesa frente a un robot de dos brazos, solo para ver qué haría la máquina. De repente, el robot se sumó a la tarea, cogiendo y apilando otros vasos con sus dos pinzas. Cuando el robot terminó de apilar los vasos en una pila ordenada, el ingeniero empezó a gritar emocionado.

Artículo originalmente publicado en WIRED.com. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.