La habilidosa pinza robótica inteligente RightPick aprende a manipular objetos desconocidos, y comparte sus conocimientos en una nube, accesible al resto de máquinas de la empresa. Su rendimiento en la demostración parecía tan bueno como el de cualquier humano.
Oculto dentro de un bullicioso edificio en Massachusetts (EEUU), un brazo robótico se pasa el día agarrando objetos aparentemente aleatorios, como botellas de champú, cebollas, latas de espuma de afeitar, de una cinta transportadora dispuesta en forma de bucle de 10 metros de diámetro.
Este extraño aparato es un banco de pruebas para un sistema que podría asumir muchas de las tareas más corrientes de preparar un pedido, que actualmente se realizan a mano en almacenes y centros logísticos. Y demuestra cómo los avances del hardware robótico, la visión automática y la teleoperación, junto con la capacidad de los ordenadores para aprender de forma colabotativa a través de la nube, podrían transformar la gestión de los almacenes durante los próximos años.
La nueva plataforma robótica de preparación de pedidos, que emplea una combinación de una pinza híbrida y aprendizaje automático, fue desarrollada por la start-up RightHand Robotics y puede manipular una variedad de objetos más rápido y con mayor fiabilidad que cualquier otro sistema existente.
El mes pasado, la empresa lanzó su plataforma, llamada RightPick, en un evento de la industria de las cadenas de suministro. El invento puede preparar pedidos de la industria farmacéutica, electrónica, de alimentación y de ropa. Cuando visité RightHand Robotics este año, los cofundadores de la empresa, Yaro Tenzer y Leif Jentoft, me mostraron varios de sus prototipos. Además de la cinta transportadora, tienen un sistema diseñado para igualar al de una empresa que envía paquetes personalizados de cosméticos para clientes individuales. El sistema de RightHand Robotics podría recoger los artículos de un cliente desde varios contenedores fijados a un tiovivo circular. También me enseñaron un sistema que aprende a agarrar un objeto concreto al intentar trasladar artículos apilados dentro de un contenedor hasta otro, una y otra vez.
Sujetar diferentes tipos de objetos apilados dentro de un contenedor puede parecer fácil pero, en realidad, todavía supone un gran reto para los robots, especialmente si los objetos no le resultan familiares. Los humanos aplicamos nuestros años de experiencia para adivinar el aspecto y tacto de un objeto que no conocemos. Los centros de logística suelen trabajar con muchos productos distintos, lo que dificulta su automatización. Amazon, por ejemplo, sólo ha logrado automatizar algunas partes de sus centros.
El sistema de RightHand Robotics agarra los objetos mediante una mano con dedos y una ventosa en el centro. Una cámara incrustada en la mano robótica le ayuda a averiguar qué apéndice emplear y cómo. La empresa usa el aprendizaje automático para refinar su algoritmo de control con el paso del tiempo, y los trucos aprendidos por un robot se suben a un servidor en la nube para que puedan ser compartidos con otros robots. Los ingenieros de RightHand Robotics también pueden iniciar sesión en remoto para resolver problemas o entrenar a un robot frente a un objeto nuevo.
Resulta difícil calcular la fiabilidad y la velocidad de un sistema así, o predecir cómo podría lidiar con un número infinito de objetos nuevos, pero parecía capaz de asumir objetos cotidianos que uno podría encontrar en un supermercado a la misma velocidad que un humano.
El profesor de la Universidad de California en Berkeley (EEUU) y experto en la visión, manipulación y prendizaje de los robots Ken Goldberg, señala que los robots aún les resulta muy complicado hurgar en un abarrotado contenedor en busca de un artículo específico. Afirma sentirse impresionado por la pinza híbrida y añade que aplicar el aprendizaje automático a traves de la nube, para que cada robot desplegado por la empresa se vuelva más inteligente con el paso del tiempo, tiene mucho sentido. “Este es un mecanismo ingenioso, estos tíos son muy listos”, dice Goldberg.
A principios de abril, RightHand Robotics recibió unos 7,5 millones de euros en financiación de capital riesgo. Los primeros inversores de la empresa incluyen a Playground Global. Esta incubadora de Palo Alto (EEUU) y fondo de capital riesgo fue creado por Andy Rubin, que lideró el desarrollo del sistema operativo de smartphone Android de Google y después lideró la incursión de la empresa en la robótica con la adquisición de varias start-ups centradas en múltiples tecnologías robóticas.
Tanto Tenzer como Jentoft estudiaron en el Laboratorio de Biorrobótica de la Universidad de Harvard (EEUU). Su primera cantera de empleados procede de laboratorios de la Universidad de Yale (EEUU) y del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
Durante el último año, más o menos, la empresa ha estado colaborando con varias grandes empresas de logística y minoristas para demostrar la fiabilidad de su sistema. El socio de Playground Global Mark Valdez recuerda: “Cuando vimos la tecnología y los progresos que han logrado en el lado del negocio, nos emocionamos mucho. Hay una oportunidad para construir un ciclo virtuoso y un efecto de red para algunos de estos productos de hardware definido por software”.
Además de Amazon, muchas otras empresas están intentando desarrollar robots capaces de agarrar un amplio abanico de objetos desde un montón desordenado. “Esta es la principal frontera de la robótica ahora mismo”, concluye Goldberg.
Fuente: MIT