De dónde salen los datos para entrenar los Robots Humanoides
Hoy te regalo una idea para empezar a adentrarte en el negocio de la IA Física: capturar datos de la actividad humana para el entrenamiento de robots.
Cuando pensamos en entrenamiento de la IA podríamos caer en el error de creer que se trata de un único proceso, muy lento y muy costoso, pero que es lineal y está controlado por una única empresa. Sin embargo esto es más complicado de lo que parece, ya que son varias entidades las que tienen que colaborar para que el LLM llegue a funcionar. Por ejemplo son necesarias las empresas que ofrecen datos para el entrenamiento, como el caso de Scale AI (comprada recientemente por Meta) o las empresas que ofrecen personal para realizar la parte del entrenamiento llamada RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana)
En el caso del entrenamiento de los robots humanoides va a ocurrir algo similar, ya que se está poniendo de manifiesto que sin datos del mundo real va a ser imposible que estas máquinas lleguen a cumplir correctamente la función que se espera de ellas.
Veamos un ejemplo de esto con la investigación HDMI liderada por Haoyang Weng que lo explica de la siguiente forma: facilitar una interacción robusta entre humanoides y objetos sigue siendo un desafío debido a la escasez de datos de movimiento y a la naturaleza altamente sensible al contacto. HDMI (HumanoiD iMitation for Interaction) es un marco simple y general que aprende habilidades de interacción entre humanoides y objetos de cuerpo completo directamente a partir de vídeos RGB monoculares.
Entonces, ¿dónde está la oportunidad? Tenemos robots y tenemos el software para entrenarlos, pero faltan los datos, en este caso vídeos de operaciones humanas. De hecho lo que me encuentro cuando hablo con empresas que están interesadas en implementar esta tecnología en sus instalaciones, me cuentan situaciones muy variopintas, por lo cual creo que para que lleguen a integrar robots humanoides en su actividad van a tener que contar con grabaciones de cómo se realiza la actividad productiva. Y aquí es donde veo la oportunidad, empresas que se dediquen a grabar esos vídeos tan específicos para entrenar robots.
El caso de Figure y Brookfield Asset Management
Cuando la semana pasada se anunció la MEGARONDA de 1000 millones de dólares en el fabricante de robots humanoides Figure, me llamó la atención que entre los inversores que más dinero habían puesto se destacaba a Brookfield Asset Management.
Por si no lo sabes Brookfield es una empresa de inversión que se enfoca en propiedades, energías renovables, infraestructura y capital riesgo, por lo tanto tenía sentido que hubiera invertido en Figure si lo vemos como una inversión puramente financiera o incluso por la relación que tiene con la infraestructura de los centros de datos.
Pero pocos días después de conocer la noticia de la ronda de inversión se ha anunciado que la colaboración de Figure con Brookfield va mucho más allá, porque implica trabajar conjuntamente en uno de los frentes abiertos más importantes para que la robótica humanoide llegue a ser una realidad.
La iniciativa se llama Go-Big y se enfoca en el entrenamiento de humanoides a gran escala, para lo cual se pretende crear el conjunto de datos de preentrenamiento de humanoides más grande y diverso del mundo, impulsado por una colaboración con Brookfield, que es propietaria de más de 100.000 viviendas.
Básicamente se trata de usar esas instalaciones que tiene repartidas Brookfield por el mundo para grabar vídeos de gente haciendo cosas y que luego estos vídeos puedan ser usados por Figure para entrenar su inteligencia artificial llamada Helix.
Ahora la pregunta que tenemos que hacernos es, ¿De dónde van a sacar los datos el resto de empresas que crean modelos del mundo para el entrenamiento de robots?
Y una respuesta puede llegarnos de otra noticia de actualidad: la presentación de la nueva versión las gafas de realidad aumentada de Meta con Ray-ban y Oakley, además de las futuras que lleguen de Apple y de otras empresas.
Reconozco que no me gustan los wearables, ni siquiera tengo smartwatch, así que menos voy a llevar unas gafas de esas todo el día, pero a esta tecnología le veo una gran utilidad para esto del entrenamiento de robots. Pienso en una empresa que pueda empezar ahora a recopilar datos de cómo trabajan sus operarios, para luego con esos datos entrenar a los robots cuando estos estén más desarrollados.
Es como ocurre con la ingeniería de contexto con los LLM. Una cosa es que la máquina sea inteligente y otra es que sepa de qué estamos hablando. Por lo tanto, si darle un buen contexto al LLM es fundamental para que entienda bien la tarea que tiene que hacer, imagina lo determinante que tiene que ser para un robot que es un sistema mucho más complejo.
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🖇️ Bola extra
Ya puedes ver el vídeo del webinar que realicé la semana pasada donde anuncio la puesta en marcha de la comunidad Pioneros Robots Humanoides y también el lanzamiento en el mes de octubre de una campaña de crowdfunding para financiar la realización del primer curso de robots humanoides en español. Espero poder contar contigo para apoyar estas iniciativas, me va a hacer falta :)