Conozca la startup china que utiliza IA —y un equipo de trabajadores humanos— para entrenar robots.

AgiBot, una empresa de robótica humanoide con sede en Shanghái, ha diseñado una forma para que robots de dos brazos aprendan tareas de fabricación a través del entrenamiento humano y la práctica en el mundo real en una línea de producción de fábrica.

La compañía afirma que su sistema, que combina teleoperación y aprendizaje por refuerzo, se está probando en una línea de producción perteneciente a Longcheer Technology, una empresa china que fabrica teléfonos inteligentes, auriculares de realidad virtual y otros dispositivos electrónicos.

El proyecto de AgiBot demuestra cómo la IA más avanzada está empezando a transformar las capacidades de las máquinas industriales, una innovación que podría extenderse a nuevos sectores de la manufactura en China y otros países. Esta tendencia podría aumentar la productividad y permitir la fabricación de productos con menos mano de obra humana con bajos salarios. Si bien esto podría conllevar la desaparición de algunos puestos de trabajo, también podría generar otros nuevos.

Los robots se utilizan ampliamente en las fábricas para tareas como levantar cajas y mover contenedores. Sin embargo, el trabajo que implica ensamblar, por ejemplo, un iPhone, requiere destreza, una percepción sensorial precisa y capacidad de adaptación; cualidades de las que los robots generalmente carecen. Si bien la IA se utiliza cada vez más para ayudar a los robots a realizar tareas como detectar objetos que se desplazan por cintas transportadoras y decidir cómo agarrarlos, aún no es una herramienta fiable para entrenarlos en la manipulación compleja.

AgiBot G2 en acción.

Cortesía de AgiBot

Yuheng Feng, representante de AgiBot, afirma que el robot desplegado en la planta de Longcheer toma componentes de una máquina que realiza pruebas y luego los coloca en una línea de producción; un tipo de tarea que los robots pueden realizar porque no implica manipulación fina ni trabajar con piezas flexibles o frágiles.

La verdadera pregunta es cuán eficazmente los algoritmos de AgiBot pueden enseñar nuevos trucos a sus robots. Usar aprendizaje por refuerzo para enseñar a un robot tareas que requieren improvisación generalmente requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento, y los estudios demuestran que no se puede perfeccionar por completo dentro de una simulación.

AgiBot acelera el proceso de aprendizaje mediante la guía de un operario humano al robot a través de una tarea, lo que le proporciona la base para aprender de forma autónoma. Antes de cofundar AgiBot, el científico jefe Jianlan Luo realizó investigaciones punteras en la UC Berkeley, incluyendo un proyecto en el que los robots adquirían habilidades mediante aprendizaje por refuerzo con la intervención humana. Dicho sistema demostró su capacidad para realizar tareas como la colocación de componentes en una placa base.

Feng afirma que el software de aprendizaje de AgiBot, llamado Aprendizaje por Refuerzo en el Mundo Real, solo necesita unos diez minutos para entrenar a un robot en una nueva tarea. El aprendizaje rápido es fundamental porque las líneas de producción suelen cambiar de una semana a otra, o incluso durante la misma tanda de producción, y los robots que dominan rápidamente un nuevo paso pueden adaptarse junto con los trabajadores humanos.

Entrenar robots de esta manera requiere mucho esfuerzo humano. AgiBot cuenta con un centro de aprendizaje robótico donde paga a personas para que operen robots a distancia y así ayudar a los modelos de IA a adquirir nuevas habilidades. La demanda de este tipo de datos para el entrenamiento de robots está creciendo, y algunas empresas estadounidenses pagan a trabajadores en países como India para que realicen tareas manuales que sirven como datos de entrenamiento.

Jeff Schneider, experto en robótica de la Universidad Carnegie Mellon que trabaja en aprendizaje por refuerzo, afirma que AgiBot utiliza técnicas de vanguardia y debería ser capaz de automatizar tareas con alta fiabilidad. Schneider añade que es probable que otras empresas de robótica estén experimentando con el uso del aprendizaje por refuerzo en tareas de fabricación.

AgiBot se está convirtiendo en una estrella emergente en China, donde el interés por combinar la IA y la robótica está en auge. La empresa desarrolla modelos de IA para diversos tipos de robots, incluidos humanoides que se desplazan y brazos robóticos fijos.

Primer plano de AgiBot G2 realizando una tarea de precisión tras el entrenamiento.

Cortesía de AgiBot

El ciclo de aprendizaje impulsado por IA de AgiBot es precisamente el tipo de tecnología que las empresas estadounidenses podrían necesitar dominar si desean relocalizar más producción. Varias startups estadounidenses están perfeccionando algoritmos para nuevos tipos de aprendizaje robótico. Entre ellas se encuentran Physical Intelligence , una startup con gran respaldo financiero cofundada por algunos de los investigadores que trabajaron en el mismo proyecto que Luo en la UC Berkeley, y Skild , una empresa derivada de la Universidad Carnegie Mellon que recientemente presentó algoritmos robóticos capaces de adaptarse a nuevas formas físicas, incluyendo sistemas con patas y brazos robóticos.

La enorme base manufacturera de China probablemente otorgue a las empresas emergentes allí algunas ventajas clave. Estas incluyen una cadena de suministro capaz de prototipar rápidamente y producir robots a gran escala, un mercado listo para la mano de obra robótica y trabajadores para ayudar a entrenar los modelos robóticos.

Según la Federación Internacional de Robótica, organismo del sector, en China ya operan más robots industriales que en todos los demás países juntos. El último plan quinquenal del gobierno chino, publicado en septiembre, también aboga por un mayor crecimiento económico impulsado por la tecnología, con especial atención a la IA y la robótica, lo que probablemente estimulará nuevas inversiones e iniciativas gubernamentales destinadas a desarrollar robots más avanzados.

Un empresario estadounidense del sector de la robótica me comentó recientemente que no le preocupan especialmente sus rivales estadounidenses, pero que las empresas chinas de robótica le quitan el sueño.

Esta es una edición del boletín informativo del Laboratorio de IA de Will Knight . Lea boletines anteriores aquí.