El momento ChatGPT de la robótica
Los CEOs han hablado: los humanoides están cerca.
🗓️ Llevábamos algunas semanas sin noticias importantes sobre el avance de las grandes tecnológicas en materia de robótica y como ya pasó en meses anteriores, ahora nos encontramos con declaraciones impactantes por parte de Sundar Pichai de Google y Jensen Huang de NVIDIA que nos invitan a seguir trabajando para impulsar la robótica humanoide, cada uno desde sus ámbito de actuación.
Empecemos por las declaraciones de Sundar Pichai, en una entrevista en la que nos muestra su asombro al respecto de lo rápido que está avanzando esta tecnología y lo cerca que estamos de que sea una realidad:
Estamos a 2 o 3 años de un momento mágico en la robótica. Estoy impresionado por el reciente progreso humanoide, tanto que a veces tengo que mirar con atención para saber si un vídeo de robot es real o falso. Al principio, nos adentramos demasiado pronto en la capa de aplicación, pero ahora considero que la combinación de IA y robótica es el punto ideal. Por esto estamos trabajando para desempeñar un papel similar al de Android en la robótica, de hecho una de nuestras apuestas internas ya se centra en apoyar a los fabricantes de robótica. Los modelos robóticos de Gemini funcionarán muy bien, pero cómo convertirlos en productos sigue siendo una pregunta abierta en la empresa.
NVIDIA va con todo
Y sigamos con NVIDIA, porque cada vez que Jensen Huang presenta las novedades en las que trabajan en el ámbito de la robótica es un espaldarazo para el trabajo que realizamos en Integrarobot. Esto es lo que llaman subirse a hombros de gigantes.
A continuación la exposición realizada en el evento COMPUTEX 2025 en Taipei:
Los agentes de IA son esencialmente robots digitales. Esto se debe a que un robot percibe, entiende y planifica, y eso es básicamente lo que hacen los agentes. Sin embargo, también queremos construir robots físicos. Esto comienza con la capacidad de aprender a ser un robot, pero aprender a ser un robot no se puede hacer de manera productiva en el mundo físico. Es necesario crear un mundo virtual diseñado para que el robot pueda aprender y ese mundo virtual debe obedecer las leyes de la física.
El mayor desafío en la robótica, y en la IA en general, es la estrategia de datos. En robótica, la demostración humana (como cuando enseñamos a un niño) es fundamental, pero no es escalable. Para superar esto, utilizamos IA para amplificar las demostraciones humanas y generar más datos de entrenamiento. La era de la robótica generalista ha llegado con avances en mecatrónica, IA física y computación, justo a tiempo para enfrentar la escasez de mano de obra que limita el crecimiento industrial. Para que la robótica sea una realidad, necesitamos IA, pero para entrenar la IA, también necesitamos IA, ya que se requiere una gran cantidad de datos sintéticos y aprendizaje de habilidades mediante ajuste fino y aprendizaje por refuerzo. Todo esto requiere una enorme capacidad de cómputo.
El mundo enfrenta una escasez severa de mano de obra. Los robots humanoides son importantes porque pueden desplegarse en cualquier entorno ya existente, adaptándose al mundo tal como lo conocemos. La robótica humanoide tiene el potencial de convertirse en una industria de varios billones de dólares, impulsada por innovaciones tecnológicas y un alto consumo de recursos computacionales. Cada fábrica del futuro estará equipada con robots, trabajando como flotas coordinadas en fábricas también robotizadas. Para ello, es fundamental contar con gemelos digitales que permitan aprender a trabajar en equipo.
En esta presentación la principal novedad ha sido la actualización del modelo Isaac GR00T N1.5, abierto y personalizable para el razonamiento y las habilidades humanoides, junto con un modelo de datos de movimiento sintéticos para acelerar el entrenamiento de robots. Isaac GR00T N1.5 utiliza un diseño de sistema dual inspirado en el pensamiento humano: “Sistema 1” para reacciones rápidas, mientras que “Sistema 2” gestiona la planificación. El modelo GR00T-Dreams genera datos de movimiento sintéticos, lo que permite a los desarrolladores crear grandes conjuntos de datos de comportamientos de robots en simulación.
Agility Robotics, Boston Dynamics y XPENG Robotics ya están integrando esta tecnología de Isaac para acelerar el desarrollo de sus propios humanoides. Esta actualización permite a los desarrolladores entrenar robots en nuevos comportamientos y adaptarlos a entornos desconocidos sin depender únicamente de la recopilación de datos del mundo real, lo que acelerará el desarrollo y la implementación de humanoides.
Y para terminar con NVIDIA, una idea muy potente que refuerza la idea de que los robots de propósito general se acabarán imponiendo sobre el resto de robots especializados:
La razón por la que triunfarán los humanoides es que la tecnología necesita escala. La mayoría de los sistemas robóticos que hemos tenido hasta ahora son de muy bajo volumen, y esos sistemas de bajo volumen nunca alcanzarán la escala tecnológica necesaria para que alcance el volumen y la velocidad necesaria como para que estemos dispuestos a dedicarle suficiente tecnología para mejorarlo.
La comunidad también avanza
Más allá de las grandes empresas tecnológicas con sus apuestas particulares con enfoques diferentes al respecto de cómo desarrollar la robótica, nos encontramos otras grandes fuerzas que están dinamizando poderosamente este mercado, a saber:
🚀 Las startups occidentales, como Figure, Neura, Apptronic, Agility, 1X, … que van bien surtidas de financiación y que están demostrando grandes capacidades, no solo a nivel tecnológico sino de llegada al mercado.
🇨🇳 Las empresas chinas, con un alto apoyo del gobierno, van a tope y demuestran una gran capacidad de ejecución. Está claro que allí cuando decían que querían ser la superpotencia de la IA no pensaban en LLMs sino en robots.
🚘 Los fabricantes de coches, electrodomésticos y otras empresas industriales, que no quieren quedarse fuera de esta fiesta y sobre todo cuentan con la infraestructura de fabricación que puede ser determinante para las startups del grupo anterior.
🌍 La comunidad de desarrolladores independientes, que podemos encontrar en todo tipo de instituciones académicas y de investigación, además de un muchos proyectos de emprendimiento, que poco a poco van tomando relevancia.
Un ejemplo de esta última categoría es la empresa K-Scale, que no se limita exclusivamente a fabricar el robot humanoide K-Bot, sino que ofrece el software y la infraestructura de aprendizaje automático por menos de $8,999, todo estrechamente integrado y totalmente de código abierto. Este enfoque permite a los desarrolladores dedicar menos tiempo a configurar sistemas e invertir más tiempo en crear aplicaciones.
Su sistema operativo, K-OS, está escrito en Rust, para ofrecer mayor velocidad y fiabilidad, e incluye un SDK de Python para facilitar la accesibilidad. Además, su capa de aprendizaje automático incluye K-Sim, un framework de aprendizaje por refuerzo de alto rendimiento optimizado para robótica humanoide, que permite el entrenamiento acelerado por GPU a más de 100.000 muestras por segundo y facilita la transferencia fluida de simulación a realidad. Una vez que una actividad se entrena en simulación, se puede implementar directamente en un robot físico sin reescribir el código.
Más noticias sobre robótica e Inteligencia Artificial
Menuda semana cargada de noticias, es impresionante la cantidad de novedades que se están produciendo en el sector. A continuación puedes leer algunas de las más interesantes.
📱 Brett Adcock: Humanoids are the iPhone of AGI. En pocas palabras se puede decir muchísimo y ahora ha sido el fundador de Figure el que ha comparado los humanoides con el iPhone, en cuanto al impacto futuro que puede llegar a representar un hardware a la hora de hacer accesible la capa de software. Iphone = Apps. Humanoids = AGI.
⚖️ Vista > Oído > Tacto > Olfato > Propiocepción. Investigadores del MIT, Amazon Robotics y la Universidad de Columbia Británica han desarrollado una técnica que permite a los robots usar únicamente sensores internos para conocer el peso, la suavidad o el contenido de un objeto al levantarlo y sacudirlo suavemente.
🛞 Piaggio Fastforward es una nueva empresa de robótica que ha desarrollado el droide de transporte personal G1T4-M1N1. Está equipado con cámaras y sensores que le permiten identificar a su dueño y seguirlo fácilmente, ofreciendo un compartimento de carga con capacidad para hasta 9 kg de equipo.
📷 Boston Dynamics y LG van a colaborar para integrar nuevos sistemas de visión el robot Atlas. Anteriormente LG Innotek ha realizado colaboraciones de investigación en el ámbito de la robótica con Toyota Research Institute , Google Deepmind , NVIDIA y RAI.
🚚 DHL firma un memorando de entendimiento con Boston Dynamics para la implementación de 1.000 robots adicionales y acelera la estrategia de automatización entre empresas. A través de esta asociación ampliada con Boston Dynamics, DHL asumirá un papel más activo a la hora de dar forma y dirigir el desarrollo de la robótica.
🤑 Foundation Robotics está en plena ronda de inversión con la intención de levantar 100 millones a valoración de 1000 millones. Una cantidad que se suma a la previa de 11 millones captada por la empresa y que nos muestra que el capital riesgo está muy interesado en este sector.
📜 Kfund es un fondo de venture capital español que ha publicado un interesante artículo sobre el estado de desarrollo de la robótica: es innegable que la IA está aportando un valor fundamental a la robótica que tendrá un profundo impacto en nuestra vida diaria.
🦾 Optimus de Tesla está siendo sometido a un intenso proceso de aprendizaje. Atentos porque muchas funciones se realizan con instrumentos del hogar, no tanto de la industria, lo cual representa muy bien el concepto de robot de propósito general y lo que dice Elon: The biggest product ever.
📦 Apptronik se ha atrevido a mostrar a su robot Apollo trabajando durante 7 horas en una tarea relacionada con la logística. Durante el vídeo se puede ver que el robot se cae al suelo. Una muestra de que aún la tecnología está inmadura, pero aún así es importante que los fabricantes se atrevan a hacer este tipo de demostraciones.
🧱 LegoGPT es un modelo de IA para fabricar modelos de ladrillos LEGO a partir de indicaciones de texto. Dispone de un conjunto de datos a gran escala de diseños LEGO y el entrenamiento de un modelo de lenguaje autorregresivo para predecir el siguiente ladrillo que se agregará mediante la predicción del siguiente token.
🐕 Cuadrúpedo con brazo robótica integrado, un proyecto de investigación que muestra que hasta que los robots humanoides estén más evolucionados se puede seguir innovando a través de otras formas de robots especializados.