Paquetes de Oreos, cajas de ceras y juguetes para perros pondrán a prueba los límites de la visión y la manipulación robótica en un concurso que se celebrará el próximo mes de mayo. Amazon ha organizado el evento para darle un impulso al desarrollo de máquinas empaquetadoras con dedos ágiles.
Los robots participantes ganarán puntos localizando productos colocados en algún punto de una estantería, cogiéndolos de forma segura y empaquetándolos en cajas de cartón para hacer envíos. Los robots que aplasten una galleta por accidente o aquellos a los que se les caiga un juguete, perderán puntos. El equipo cuyo robot consiga más puntos ganará 25.000 dólares (unos 23.000 euros).
Amazon ya ha automatizado parte del trabajo que se hace en sus inmensos centros de distribución. En algunos de estos gigantescos almacenes hay robots que envían estanterías cargadas con productos a trabajadores humanos para que los cojan y empaqueten. Estos robots móviles, producidos por Kiva Systems, una empresa adquirida por Amazon en 2012 por 678 millones de dólares, (unos 623 millones de euros), sirven para reducir las distancias que tienen que caminar los trabajadores humanos para encontrar los productos. Sin embargo, aún no existe ningún robot capaz de coger y empaquetar productos con la velocidad y fiabilidad de un humano. Los robots que se usan de forma generalizada en varias industrias, se limitan a hacer un trabajo muy preciso y repetitivo en ento os muy controlados.
El director tecnológico de Kiva Systems, Pete Wurman, explica que unos 30 equipos de distintos departamentos académicos en todo el mundo participarán en el reto, que se celebrará en la Conferencia Inte acional de Robótica y Automatización en Seattle (ICRA 2015, en EEUU). En cada ronda se instruirá a los robots para que escojan y empaqueten uno de entre 25 artículos de una estantería parecida a las de los almacenes de Amazon. Algunos equipos están desarrollando sus propios robots, mientras que otros están adaptando sus propias pinzas y software a sistemas disponibles comercialmente.
Foto: Los 25 artículos que los robots participantes tendrán que coger de las estanterías.
El desafío al que se enfrentan los robots del concurso de Amazon es considerable. Los humanos tienen una habilidad sorprendente para identificar objetos, decidir cómo manipularlos y cogerlos con la fuerza justa, algo que es especialmente difícil para las máquinas si el objeto no es familiar, tiene una forma rara o está colocado en una estantería oscura con un montón de artículos más. En el concurso de Amazon, los robots tendrán que funcionar independientemente, sin que sus creadores los puedan guiar a distancia.
"Intentamos escoger una variedad de productos representativa de nuestro catálogo y que supongan distintos desafíos a la hora de cogerlos", explica Wurman. "Cosas empaquetadas en plástico, juguetes para perros que son difíciles de coger, cosas que no quieres aplastar, como las Oreo".
El concurso servirá para juzgar los progresos logrados en los últimos años, en los que han aparecido algunos robots más baratos, seguros y adaptables (ver De cómo la tecnología está destruyendo el empleo) gracias a avances en las tecnologías relacionadas con la destreza de las máquinas. Nuevos tipos de manipuladores robóticos están haciendo que las máquinas sean menos torpes a la hora de coger objetos pequeños o raros, por ejemplo. Hay varias start-ups desarrollando manos robóticas que intentan copiar la flexibilidad y sentido del tacto de los dedos humanos. En los próximos años los avances en el aprendizaje automático pueden ayudar a los robots a manipular los objetos de forma mucho más sofisticada.
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Un avance clave en este área se produjo en 2006, cuando un grupo de investigadores dirigidos por Andrew Ng, que en aquel momento estaba en la Universidad de Stanford (EEUU) y ahora trabaja en Baidu, desarrolló una forma de que los robots manipularan objetos desconocidos. En vez de escribir reglas sobre cómo coger un objeto o forma concretos, los investigadores permitieron a sus robots estudiar miles de imágenes 3D y aprender a reconocer qué tipos de pinzado funcionarían para distintos tamaños. Esto permitió a los robots averiguar cómo tenían que coger objetos completamente desconocidos.
En los últimos años, los investigadores en robótica han usado un potente enfoque de aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo para mejorar estas capacidades (ver Aprendizaje profundo). Uno de los miembros del equipo de Ng en Stanford que ahora es profesor adjunto en la Universidad de Co ell (EEUU), Ashutosh Saxena, está usando aprendizaje profundo para entrenar a un robot que participará en el reto de Amazon. Está trabajando con uno de sus alumnos, Ian Lenz.
Aunque el reto de Amazon pueda parecer sencillo, Saxena cree que podría tener un impacto inmediato en el mundo real. "Si los robots son capaces de manejar también el tipo de pinzado ligero que propone el concurso", afirma, "podríamos empezar a ver a muchos tipos de robots ayudando a la gente con distintas tareas."