La fábrica toma el relevo donde terminó la feria: los robots humanoides entran en producción
Durante años, los robots humanoides han causado sensación en ferias y comunicados de prensa, sin llegar a la realidad. Ahora cambia el centro de gravedad: se construye capacidad de fabricación a gran escala, se cierran acuerdos por miles de millones y la infraestructura básica común se abre a toda la industria. La revolución robótica física ha dejado atrás la fase de demostración.
De el escenario a la línea de fabricación
Hay un patrón muy conocido en el sector tecnológico: la tecnología se demuestra, los inversores celebran y luego no pasa nada durante mucho tiempo. Con los robots humanoides llevamos años viviendo en ese patrón. Pero en este momento tres movimientos independientes indican que el péndulo se está moviendo de verdad.
La empresa de fabricación Jabil, con sede en Florida y conocida como una de las empresas de fabricación por contrato más experimentadas del mundo, está inmersa en el proceso de industrializar el robot humanoide Apollo, de Apptronik, y colabora con otros actores que todavía no pueden ser nombrados públicamente. Según Thomas Brown, director de tecnología de Jabil, The Robot Report informa de que el sector se acerca ahora a la fase crítica, en la que la producción de decenas de miles de unidades debe sustituir a la fabricación artesanal en bajos volúmenes.
— Se necesita una estructura de costes, capacidad de fabricación y una calidad mejorada. Son áreas en las que Jabil puede aportar un gran valor, afirma Brown.
Suena técnico, y lo es. Pero detrás de esta formulación árida se esconde algo profundamente estratégico: cuando un actor del calibre de Jabil asume la tarea de resolver el rompecabezas de la fabricación, eso indica que los robots están realmente a punto de salir al mundo.
700 millones de razones para creer en la IA física
En paralelo a la creación de capacidad industrial, los negocios empiezan a concretarse. La empresa californiana Helm.ai anuncia que, durante los últimos doce meses, ha firmado acuerdos comerciales por un valor total de 70 millones de dólares, algo más de 700 millones de coronas suecas, para sus modelos fundacionales de IA física. Sus clientes son grandes fabricantes de automóviles, proveedores y empresas de automatización industrial.
La clave del éxito de Helm.ai es una metodología de entrenamiento llamada deep teaching, una forma de aprendizaje no supervisado en la que los modelos se entrenan para comprender la estructura del mundo físico, en lugar de memorizar respuestas correctas a partir de datos etiquetados. El fundador, Vladislav Voroninski, lo compara con la forma en que un adolescente aprende a conducir: la comprensión del entorno ya está presente, y no es necesario experimentar millones de situaciones para actuar con criterio.
The Robot Report señala que esto es decisivo en robótica, donde, a diferencia de los coches autónomos, no existen grandes flotas de vehículos que generen datos de entrenamiento durante su funcionamiento. La economía de datos, es decir, aprender mucho a partir de muy poco, no es solo una ventaja en este ámbito. Es una necesidad.
AWS abre la caja de herramientas a todo el sector
Pero quizá el movimiento más interesante desde el punto de vista estratégico procede de Amazon Web Services, que recientemente ha lanzado una caja de herramientas abierta para la IA física. Su objetivo es ofrecer a los desarrolladores de robótica un flujo de trabajo integrado, desde la recogida de datos y la generación de datos sintéticos hasta el entrenamiento, la simulación y el despliegue final.
La caja de herramientas conecta los servicios propios de AWS con la plataforma de software de NVIDIA y cubre toda la cadena: Amazon SageMaker para el entrenamiento, AWS IoT Greengrass para la distribución y la plataforma Isaac de NVIDIA para la simulación. Según Sri Elaprolu, director de IA de interfaces en AWS, se trata de reducir las barreras de entrada:
— Intentamos crear un botón sencillo, para que la gente pueda centrarse en el problema que realmente quiere resolver, en lugar de tener que preocuparse por toda la infraestructura.
Es un patrón bien conocido de AWS: democratizar una tecnología compleja, construir un ecosistema y convertirse en proveedor de infraestructura de todo un sector. Ahora este enfoque se dirige a la robótica.
Tres movimientos, un cambio
Consideradas por separado, Jabil, Helm.ai y AWS son tres noticias interesantes. En conjunto apuntan a algo más grande. La capacidad de fabricación se está creando. Los negocios se cierran. La infraestructura se abre. Es exactamente la combinación de factores que suele preceder a un cambio tecnológico imparable.
La pregunta ya no es si los robots humanoides trabajarán codo con codo con las personas en la industria. La pregunta es con qué rapidez nos preparamos como sociedad, como empleadores y como individuos para esa realidad.