El sue\u00f1o de tener robots humanoides en todos los hogares ha creado un nuevo tipo de trabajo. Los \u00fanicos requisitos son una diadema, un tel\u00e9fono inteligente y una lista de tareas dom\u00e9sticas.<\/p>\n
Con la evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial, los robots humanoides se han convertido en la nueva frontera en la carrera por dominar la tecnolog\u00eda avanzada. Los fabricantes de robots est\u00e1n lanzando una sucesi\u00f3n de nuevos modelos que pueden caminar, bailar y pelear con una agilidad cada vez mayor.<\/p>\n
Pero el santo grial de la floreciente industria \u2014un robot de uso general que pueda trabajar en tiendas, oficinas y hogares\u2014 necesita una enorme cantidad de datos para aprender a reemplazar a los humanos de forma segura y eficaz. Cada vez m\u00e1s, esos datos los crean personas que se graban a s\u00ed mismas haciendo tareas dom\u00e9sticas rutinarias.<\/p>\n
Esto ha creado un apetito voraz por material en primera persona que pueda usarse para entrenar robots, tambi\u00e9n conocido como \u201cdatos egoc\u00e9ntricos\u201d o \u201cdatos humanos\u201d.
En los \u00faltimos meses, muchas startups han intervenido para satisfacer esa demanda recopilando y anotando videos de miles de trabajadores contratados en todo el mundo.<\/p>\n
\u201cManufactura, almacenes, comercio minorista, residencias de ancianos, hospitales: vas a necesitar este tipo de datos pr\u00e1cticamente en cada entorno, ya que los movimientos son todos diferentes\u201d, dijo Arian Sadeghi, vicepresidente de datos de rob\u00f3tica en Micro1, que empez\u00f3 a reclutar su propio ej\u00e9rcito de vide\u00f3grafos remotos el a\u00f1o pasado.<\/p>\n
Cada persona recibe un equipo para la cabeza para acoplar una c\u00e1mara, instrucciones de filmaci\u00f3n y una lista de tareas como cocinar, limpiar, jardiner\u00eda y cuidado de mascotas. Se espera que los trabajadores alternen entre diferentes tareas y entreguen al menos 10 horas de video semanales.<\/p>\n
Aunque actualmente las grabaciones se centran en tareas dom\u00e9sticas, Sadeghi coment\u00f3 que la empresa anima a los contratistas a experimentar con lo que graban, por si esto pudiera ayudar a los robots a adaptarse m\u00e1s r\u00e1pidamente a nuevos entornos y responsabilidades.<\/p>\n
\u201cLo que les decimos es: \u2018Si quieres que un robot haga esto por ti, adelante, gr\u00e1balo\u2019\u201d, dijo Sadeghi.<\/p>\n
Aunque Micro1 tiene su sede en Palo Alto, California, cuenta con unos 4.000 \u201cgeneralistas de rob\u00f3tica\u201d en distintos hogares de 71 pa\u00edses, que env\u00edan a la empresa m\u00e1s de 160.000 horas de video cada mes. Sadeghi dijo que eso ni de lejos es suficiente.<\/p>\n
\u201cProbablemente necesitas miles de millones de horas\u201d, dijo. \u201cNi siquiera hemos llegado a las interacciones humanas. Esto son solo tareas dom\u00e9sticas simples\u201d.<\/p>\n
A\u00f1adi\u00f3 que la creciente demanda de datos en rob\u00f3tica refleja la trayectoria inicial de ChatGPT y otros chatbots de IA. Entrenado con cientos de miles de millones de palabras recopiladas de internet, ChatGPT utiliza lo que ha aprendido sobre patrones de texto para generar las respuestas m\u00e1s probables a las preguntas de los usuarios.<\/p>\n
Tras el procesamiento de texto, los modelos de IA evolucionaron para generar im\u00e1genes y videos personalizados bajo demanda, bas\u00e1ndose en contenido disponible en l\u00ednea.
Sin embargo, los desarrolladores de robots requieren un conjunto de datos de entrenamiento mucho m\u00e1s espec\u00edfico y carecen de la misma biblioteca instant\u00e1nea que internet ofrec\u00eda anteriormente.<\/p>\n
Esto se ha convertido en una oportunidad multimillonaria para startups como Micro1, que tambi\u00e9n anotan los videos para que los robots puedan diferenciar objetos, distancias y movimientos f\u00edsicos. Las empresas de investigaci\u00f3n de mercado estiman que la industria de recopilaci\u00f3n y etiquetado de datos crecer\u00e1, en promedio, un 30 % anual, impulsada por el crecimiento en Asia, hasta alcanzar al menos US$ 10.000 millones en 2030.<\/p>\n
Ravi Rajalingam, fundador de la empresa de anotaci\u00f3n de datos Objectways, proporcionaba datos de audio y video para entrenar asistentes virtuales y veh\u00edculos aut\u00f3nomos con IA, antes de centrarse en la rob\u00f3tica el a\u00f1o pasado.<\/p>\n
Desde que empez\u00f3 a contratar a profesionales para recopilar datos humanos, ha descubierto que solo alrededor de la mitad del material enviado es utilizable.<\/p>\n
Aun as\u00ed, con el 90 % de sus clientes radicados en Estados Unidos, y su suposici\u00f3n de que los consumidores estadounidenses tienen el poder adquisitivo para adoptar robots humanoides r\u00e1pidamente, algunos est\u00e1n dispuestos a pagar m\u00e1s por datos de hogares de Estados Unidos, aunque el salario por hora puede ser hasta el triple del de un trabajador en Vietnam o India.<\/p>\n
\u201cLa cocina de India es muy diferente de la cocina de EE.UU. Un palo de escoba en India es muy diferente de un palo de escoba en Estados Unidos. As\u00ed que la variedad es importante, pero depende de d\u00f3nde vayas a ubicar tus robots primero\u201d, dijo Rajalingam. \u201cEsa es la raz\u00f3n por la que estamos recopilando en todo el mundo\u201d.<\/p>\n
Durante d\u00e9cadas, los robots se han entrenado principalmente para realizar tareas mediante controles remotos humanos. Pero esto requiere un hardware costoso. M\u00e1s recientemente, una opci\u00f3n m\u00e1s econ\u00f3mica ha sido usar software para simular escenarios virtuales, aunque generalmente es menos eficaz para interacciones con objetos f\u00edsicos, como levantar un vaso.<\/p>\n
\u201cCon los datos, siempre hay que encontrar un equilibrio entre calidad y cantidad\u201d, dijo Alicia Veneziani, vicepresidenta de expansi\u00f3n de mercado de Sharpa, una startup de androides con sede en Singapur especializada en manos rob\u00f3ticas.<\/p>\n
China, que est\u00e1 invirtiendo fuertemente en industrias de alta tecnolog\u00eda, anunci\u00f3 planes para al menos 60 centros de capacitaci\u00f3n en todo el pa\u00eds. La mayor\u00eda de los robots humanoides producidos en masa en China hasta ahora se han comprado para entrenamiento e investigaci\u00f3n, seg\u00fan Marco Wang, un analista de Interact Analysis, una firma de investigaci\u00f3n tecnol\u00f3gica con sede en Shangh\u00e1i.<\/p>\n
Pero para finales del a\u00f1o pasado, la industria empez\u00f3 a adoptar el uso de datos humanos como una soluci\u00f3n intermedia, ya que los \u00fanicos costos son un dispositivo de grabaci\u00f3n como una GoPro, gafas Meta o un tel\u00e9fono inteligente, y salarios por hora de entre US$ 5 y US$ 20 dependiendo de la regi\u00f3n.<\/p>\n
\u201cLa idea es: no quiero que el robot haga la tarea. Quiero que la hagan las personas\u201d, dijo. \u201cDe esta manera, no es necesario pagar por los robots, solo por el equipo y el personal\u201d.<\/p>\n
Wang coment\u00f3 que ha visto modelos de negocio en Jap\u00f3n y Corea del Sur similares a los centros de recopilaci\u00f3n de datos en China, pero con bases en el sudeste asi\u00e1tico para aprovechar la mano de obra m\u00e1s barata. Tesla ha estado entrenando a su robot humanoide Optimus en sus propias instalaciones en Fremont, California, y planea expandirse a Austin, Texas. Wang dijo que Estados Unidos y Europa tienden a favorecer el entrenamiento por simulaci\u00f3n, impulsado por Nvidia, que dise\u00f1a los chips inform\u00e1ticos m\u00e1s avanzados del mundo.<\/p>\n
Sin embargo, en un informe de febrero, Nvidia indic\u00f3 que incorporar m\u00e1s de 20.000 horas de videos en primera persona al entrenamiento de robots mejor\u00f3 la tasa de \u00e9xito de tareas como doblar camisetas, clasificar cartas, desenroscar tapas de botellas y usar una jeringa, en m\u00e1s de un 50 %.<\/p>\n
\u201cSi dependes de solo una forma de recopilaci\u00f3n de datos, probablemente no sea el mejor enfoque\u201d, dijo Wang, quien espera que las empresas combinen cada vez m\u00e1s estrategias.
\u201cEn el futuro, ser\u00e1 una mezcla de diferentes enfoques\u201d.<\/p>\n
El punto de inflexi\u00f3n para los robots aut\u00f3nomos lleg\u00f3 hace tres a\u00f1os, cuando los grandes modelos de lenguaje que permitieron ChatGPT dieron lugar a un nuevo algoritmo que traduce se\u00f1ales visuales en acci\u00f3n f\u00edsica, explic\u00f3 Puneet Jindal, cofundador de la empresa de anotaci\u00f3n de datos Labellerr AI. Robots que antes estaban programados para tareas repetitivas pod\u00edan empezar a percibir y navegar el mundo a su alrededor.<\/p>\n
Su empresa empez\u00f3 a recopilar este a\u00f1o sus propios videos en primera persona de trabajadores en plantas de fabricaci\u00f3n en India. Durante los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os, dijo Jindal, priorizar los datos humanos es \u201cuna obviedad\u201d. Pero ese auge puede no durar. Pronto ese contenido podr\u00eda mejorar el entrenamiento por simulaci\u00f3n, o si la IA puede convertir videos de YouTube encontrados en l\u00ednea en primera persona, eso podr\u00eda convertirse en un sustituto, dijo.<\/p>\n
\u201cIncluso los laboratorios de rob\u00f3tica sienten que no saben qu\u00e9 datos se necesitar\u00e1n dentro de 12 meses\u201d, dijo.<\/p>\n
Parte de la raz\u00f3n por la que los robots de uso general necesitan tanto entrenamiento es por la extrema imprevisibilidad en los entornos dom\u00e9sticos, ya que los muebles, los electrodom\u00e9sticos y los humanos se mueven constantemente, indic\u00f3 Rutav Shah, investigador de rob\u00f3tica en la Universidad de Texas en Austin.<\/p>\n
\u201cLo que realmente falta es una intuici\u00f3n, similar a la humana, de las fuerzas, la fricci\u00f3n y la incertidumbre que las personas adquieren en su vida\u201d, dijo Shah. \u201cHacer que los robots sean, en general, \u00fatiles para las tareas dom\u00e9sticas cotidianas como cocinar, limpiar, ese ser\u00e1 el \u00faltimo paso de la automatizaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n
Hasta ahora, los robots humanoides se han desplegado principalmente en entornos controlados como f\u00e1bricas, donde pueden completar sus tareas el 99,9 % de las veces, dijo Alexander Verl, presidente de investigaci\u00f3n de la Federaci\u00f3n Internacional de Rob\u00f3tica. Incluso al doblar camisetas, la tasa de \u00e9xito actual sigue siendo demasiado baja para ser comercialmente viable, dijo.<\/p>\n
\u201cLa probabilidad de \u00e9xito suele rondar el 70 % o el 80 %. En el sector manufacturero, esto no es algo que nuestros socios industriales quieran utilizar\u201d, declar\u00f3 Verl.<\/p>\n
Rajalingam, de Objectways, tambi\u00e9n subray\u00f3 los riesgos de seguridad: si un robot est\u00e1 limpiando una sala de juegos, pero no puede distinguir entre una mu\u00f1eca y un beb\u00e9 humano, los resultados podr\u00edan ser desastrosos.<\/p>\n
\u201cSi el robot toma a mi beb\u00e9 y lo mete en un contenedor, me espera una demanda millonaria\u201d, advirti\u00f3.<\/p>\n
Las pruebas con beb\u00e9s a\u00fan est\u00e1n lejos de ser una realidad, se\u00f1al\u00f3 Rajalingam. Sin embargo, agreg\u00f3 que ya han comenzado con perros.<\/p>\n
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