En silencio, Google ha estado reorganizando un programa de robótica dirigido tiempo atrás por un ejecutivo que se fue de la compañía en medio de acusaciones de acoso sexual. A partir de 2013, la empresa de internet invirtió decenas de millones de dólares en comprar seis startups de robótica en Estados Unidos y Japón. El proyecto involucró dos equipos especializados en máquinas que parecían y se movían como seres humanos. En un guiño hacia las grandes ambiciones de Google, Andy Rubin, el vicepresidente de ingeniería que tenía a cargo el proyecto, lo llamó Replicante (el término se usó originalmente en la película de ciencia ficción Blade Runner). Fue poco lo que resultó de aquello. En los años que siguieron inmediatamente Google vendió las empresas que había adquirido o las cerró. La más conocida del conjunto, Boston Dynamics, fue comprada por el conglomerado japonés SoftBank y sigue trabajando sobre robots que se mueven como seres humanos o como animales. Rubin dejó Google en 2014 luego de ser acusado por acoso.
Google se reorganizó y reconsideró el foco puesto en la mecánica de robots complejos. En los años más recientes, la compañía reconstruyó su programa con robots mucho más simples que las máquinas con forma humanoide que se veían colgadas de las paredes del laboratorio de Rubin.
El nuevo intento se llama Robótica en Google. Incluye a muchos de los ingenieros e investigadores que trabajaban bajo la dirección de Rubin y cuenta con la dirección de Vincent Vanhoucke, científico muy destacado de Google. Investigador nacido en Francia, Vanhoucke fue figura destacada en el desarrollo de Google Brain, el laboratorio central de inteligencia artificial de la empresa. Su equipo se mudó hace poco a un laboratorio nuevo del campus principal de Google en Mountain View.
Recientemente, el New York Times tuvo acceso a una primera mirada sobre la tecnología en la que ha estado trabajando la compañía.
Si bien las máquinas pueden no ser tan atractivas como los robots humanoides, los investigadores de Google creen que la tecnología sutilmente más avanzada que hay en ellas les otorga mayores posibilidades en el mundo real. La empresa está desarrollando formas de que estos robos adquieran capacidades por su cuenta, como clasificar un tarro de basura lleno de obstáculos inesperados.
El nuevo laboratorio de Google es indicativo respecto de un intento más amplio de aportar a la robótica el denominado aprendizaje automático. Hay investigadores que exploran técnicas similares en lugares como la Universidad de California en Berkeley y Open AI, el laboratorio de inteligencia artificial fundado por los grandes personajes de Silicon Valley Elon Musk y Sam Altman. En los últimos meses, ambos lugares engendraron startups que tratan de comercializar su trabajo.
Son muchos los que creen que el aprendizaje automático —no los extravagantes dispositivos nuevos— va a ser la llave para desarrollar la robótica para la fabricación, la automatización del almacenamiento, el transporte y muchas otras actividades.
“La robótica capta la imaginación desde hace mucho, pero lo que por lejos es el cambio más importante consiste en la aplicación del aprendizaje automático”, dice Sunil Dhaliwal, socio colectivo de Amplify Partners, firma de capital de riesgo de Silicon Valley. “El beneficio está en el software”. Los robots se usan ya en depósitos y plantas de producción, pero solo pueden operar en tareas específicas como escoger un objeto determinado o ajustar una tuerca. Google quiere que las máquinas en las que está trabajando aprendan por su cuenta.
Hace poco, una tarde, en el nuevo laboratorio de Google, un brazo robotizado se acerca a un tarro lleno de pelotitas de ping pong, bloques de madera, bananas de plástico y otros objetos indeterminados. De entre esa pila desordenada el brazo aferra con dos dedos una banana y, con un ligero impulso de su muñeca la arroja dentro de un recipiente más chico que está como a un metro de allí.
Tratándose de un robot, es un acto notable. Cuando se lo colocó por primera vez ante ese montón de cosas en desorden el brazo no sabía cómo elegir un objeto único. Pero al equipárselo con una cámara que observa el interior del recipiente, el sistema Google analizó su propio progreso durante alrededor de 14 horas de prueba y error.
Gradualmente el brazo fue aprendiendo a echar las cosas en el recipiente adecuado cerca de un 85 por ciento de las veces.Cuando los investigadores probaron hacer la misma tarea, su índice de acierto estuvo en el orden del 80 por ciento.
Puede parecer bastante simple, pero escribir código informático para decirle a una máquina cómo hacer eso sería extremadamente difícil. “Está aprendiendo cosas más complicadas de lo que yo nunca hubiera pensado”, dice Shuran Song, una de los principales investigadores del proyecto.
Los investigadores creen que estas máquinas podrían trabajar en centros de almacenamiento y distribución de compañías como Amazon y UPS. Hoy son personas las que tienen a cargo los ítems que entran y salen de los centros de distribución. Un sistema como el de Google podría automatizar al menos parte del proceso, si bien no está claro aún cuándo va a estar disponible para destino comercial. Amazon, que ya ha utilizado otro tipo de robótica en sus centros de distribución, ha demostrado interés en este tipo de tecnología.
Pero muchos expertos en robótica advierten que trasladar esta clase de aprendizaje automático al mundo real va a ser difícil. Una tecnología que funciona bien en el laboratorio con frecuencia fracasa en un centro de distribución porque no sabe manejarse con objetos inesperados que no ha visto antes o frente a tareas que requieren movimientos que nunca intentó.
“No es una solución correcta para todos los problemas”, dijo Leif Jentoft, director ejecutivo de la empresa RightHand Robotics, de Massachusetts, e investigador fogueado en robótica. “A veces estas tecnologías pueden parecer más poderosas de lo que son”. En otro lugar del laboratorio de Google hay investigadores que entrenan manos de robots para que manipulen objetos: empujarlos, tirar de ellos y hacerlos girar, siempre de manera suave.
Las manos de tres dedos son poco complejas, por lo menos en el sentido físico. Lo innovador es el software que les ayuda a aprender, y los investigadores esperan que con el tiempo las manos puedan usar herramientas y otro equipamiento.
Google ha adoptado un enfoque similar con todo su hardware robótico. El brazo que echa objetos en un recipiente no es una máquina sofisticada que hayan diseñado los ingenieros de Google. Producido por Universal Robots, comúnmente se lo usa para procesos fabriles y otras tareas. Google lo está preparando para hacer cosas que de otro modo no podría hacer.
“El aprendizaje automático está ayudándonos realmente a superar el reto de los robots de bajo costo”, dice Vikash Kumar, investigador de Google que supervisa este proyecto.
En un tercer sector del laboratorio otros investigadores entrenan a un robot móvil comprado a una startup de Silicon Valley, Fetch. Esta máquina rodada aprende a navegar por espacios desconocidos, lo cual puede ser de ayuda en lugares como depósitos y fábricas.
Google no abre la boca respecto de cómo espera utilizar las tecnologías en las que está trabajando, pero al igual que con otras formas de automatización, surge la pregunta obvia sobre si van a eliminar empleos.
“Es difícil imaginar un futuro en el que no sea ése el caso”, dice Michael Chui, socio de la organización de investigaciones para empresas McKinsey Global Institute. Pero otros investigadores creen que los robots van a complementar la labor humana en vez de sustituirla.
“Todavía hay muchos trabajos en los depósitos que los robots no pueden hacer”, afirma Ken Goldberg, profesor de robótica en Berkeley y uno de los investigadores de la nueva startup Ambidexterous Robotics. “Lo que pueden hacer es ayudar con parte del trabajo pesado.”
Fuente: Clarin