Por Miguel Ángel Criado
Entre los humanos, aprender a hablar, caminar y hasta sentir son procesos sociales, se avanza más rápido cuando el aprendizaje es colectivo y se basa en el conocimiento previo. Los robots quieren copiar el modelo. La llamada robótica en la nube (cloud robotics) quiere usar la sabiduría acumulada en internet para que las máquinas aprendan más y mejor cómo relacionarse con los humanos.
Dos proyectos, uno estadounidense y el otro europeo, encabezan este cambio de paradigma.
Hasta ahora, un robot era el fruto exclusivo de una empresa, alguna universidad o, como mucho, una colaboración entre ambas. Programado para una serie de tareas, era empaquetado como un producto ya acabado. Cualquier nueva destreza, la aparición de un innovador algoritmo que acelerara su aprendizaje, obligaba a reprogramarlo. Era incapaz de aprender de otros robots o de absorber nuevos conocimientos.
“En el mundo hay millones de robots haciendo lo mismo. Piense en una simple aspiradora que hace eso, aspirar. Y ahora imagine que recopilamos los datos de todas las aspiradoras y que esa información se puede compartir para mejorar su función”, dice el catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Zaragoza, José María Martínez. Eso es robótica en la nube. Como otras ramas del cloud computing, la cloud robotics se puede aprovechar de un salto exponencial en la capacidad de cálculo, de los procesos en paralelo, de ingentes cantidades de datos acumulados en servidores repartidos por el planeta y todo gobernado por un sistema centralizado.
Martínez es el investigador principal de RoboEarth, una iniciativa de varias instituciones y empresas europeas pionera en esto de la robótica en la nube. Su trabajo, financiado por la Unión Europea dentro del VII Programa Marco de investigación, buscaba el desarrollo de diferentes algoritmos para que los robots no solo fueran capaces de trabajar en equipo sino que unos pudieran aprender de lo que sabían los otros. En julio pasado, acabado ya el proyecto, se hizo público el vídeo de su demostración final. En ella se puede ver a varios robots trabajando como enfermeros atendiendo a pacientes de un supuesto hospital.
Los robots enfermeros del proyecto RoboEarth aprenden de las acciones de los demás. /
Hasta hace sólo unos años, la única robótica posible era la industrial. Su éxito, base del éxito de muchas grandes empresas, estaba en su precisión, su repetitividad y su velocidad. Un brazo robótico en la cadena de montaje de una fábrica de automóviles siempre lo hará mejor y más rápido que un humano, “pero quítale el coche del sitio y seguira poniendo los tornillos”, recuerda Martínez. Con los robots orientados a su interacción con los humanos todo cambia.
“Los grandes problemas de la robótica son la navegación, que los robots no se vayan tropezando con las cosas o las personas, su capacidad para coger las cosas y la percepción del entorno donde se tienen que desenvolver”, explica el experto en robótica y también profesor de la Universidad de Zaragoza, Javier Civera. Lo de la percepción no se limita a que el robot tenga el mapa de la habitación sino que tiene que ser capaz de entenderlo y comprender los posibles cambios que pueda haber en los objetos. “No es lo mismo tener la fotocopia de un documento que saber interpretarlo”, añade.
Para Martínez, la gran aportación de proyectos como el de RoboEarth es que enseñana a pensar de otra manera. Para Civera, es considerar al robot ya no como un ente aislado sino como “un robot conectado con otros robots o a servidores”.
Ese es el punto de partida de Robo Brain, una iniciativa de varias universidades estadounidenses que echa andar justo donde se ha quedado la europea. Liderado por un equipo de la Universidad de Cornell, el objetivo de Robo Brain es levantar un sistema informático a gran escala que aprenda de todo lo que hay en internet, desde vídeos a artículos de la Wikipedia hasta recetas de un blog gastronómico y convertir todo ese saber en una base de datos interconectada de la que puedan echar mano desde los robots asistentes hasta los coche autoconducidos.
El foco de Robo Brain es multidisciplinar. Al mismo tiempo que se investiga en nuevos algoritmos para solucionar el eterno problema que tienen los robots para coger cualquier cosa de la manera adecuada, quieren avanzar en el campo del lenguaje para que las máquinas puedan comunicarse con los humanos en su propio lenguaje, no sólo a base de comandos sencillos. Aseguran que en el futuro, hasta podrían captar la ambigüedad de una frase en función del contexto. También quieren mejorar su capacidad de percibir el entorno o de aprender de la experiencia de los demás robots. Y todo ello, accesible para todos los programadores y sus máquinas. Como si fuera un cerebro colectivo basado en la red.
Este robot usa el cerebro colectivo de Robo Brain para preparar un café affogato / Cornell University
Robo Brain empezó en julio a recopilar 1.000 millones de imágenes, 120.000 vídeos de YouTube y unos 100 millones de documentos, incluidos manuales de todo tipo. Esta enciclopedia robótica está siendo almacenada en servidores de Amazon. “Nuestros portátiles y móviles tienen acceso a toda la información que quieran. Si un robot se encuentra ante una situación en la que no estuvo antes, podría acudir a Robo Brain en la nube”, explica Ashutosh Saxena, profesor de informática de la Universidad de Cornell y director del equipo en el que también colaboran investigadores de las universidades de Stanford, Brown o Berkeley.
Como el RoboEarth europeo, el proyecto estadounidense sigue una doble ruta. Por un lado, crear y mejorar los algoritmos que gobiernan los sistemas de aprendizaje, de visión, de manejo de objetos, inteligencia artificial… de los robots. Y, por el otro, apoyarse en el saber acumulado en la red para lograrlo. Pero el sentido del cloud robotics es bidireccional. Tan importante es que un robot pueda recurrir a Robo Brain en busca de respuestas como que este mismo robot u otro aporte a ese cerebro colectivo lo que él ya ha aprendido para que los demás puedan aprovecharlo. ¿Cuándo será todo esto una realidad? Eso ya es otra cuestión.
