Figure 03 muestra el camino de la robótica humanoide: más hogares y menos fábricas (por ahora)
¿Cómo de reales son las demos del robot de Figure? no estaría mal que empiecen a mostrarlo trabajando en el mundo real.
Tenía previsto comenzar la newsletter hablando de la presentación del robot de Figure 03, pero viendo las novedades en la aplicación de la IA en el robot G1 de Unitree he estado tentado de cambiar de tema principal.
Pero bueno, voy a contenerme un poco. Empecemos por Figure y luego hablaremos de Unitree.
La noticia más importante de la última semana en lo que a Robots Humanoides se refiere sería la presentación de Figure 03, toda una declaración de intención por parte de la empresa que encabeza los rankings en cuanto a capacidades de IA Física, bueno al menos a nivel de las demostraciones que hace la propia empresa, porque la realidad podría ser otra.
Veamos:
Lo que más me ha llamado la atención de la presentación del Figure 03 es que todas las demostraciones nos muestran al robot realizando labores del hogar. Es como si la empresa hubiese cambiado completamente su foco, porque a principios de año los vídeos nos lo mostraban trabajando en fábricas o en logística, pero ahora sobre todo lo vemos sirviendo la mesa, recogiendo la casa, colocando la compra, poniendo el lavavajillas, doblando ropa, …
Bueno, es cierto que siguen dejando espacio para otro tipo de trabajos, como en los servicios de restauración y hostelería, pero la demostración de capacidades en el hogar lo que viene a mostrarnos es versatilidad, capacidad de adaptación para todo tipo de tareas rutinarias. Aunque si pensamos en la parte del modelo de negocio, considerando sobre todo la gran ronda de inversión de 1.000 millones que la empresa acaba de realizar, creo que lo que está ocurriendo es que Figure aspira a ser el ChatGPT de la robótica.
¿Y qué significa ser el ChatGPT de la robótica?
Claramente el gran mérito de OpenAI es haber logrado 800 millones de usuarios semanales con ChatGPT, convirtiéndose en la app más descargada, lo cual le asegura un poder de distribución increíble de cara al futuro, situándose entre los grandes digitales como Meta, Google, Amazon, … Por lo tanto esa decisión de enfocarse en el B2C ha sido muy acertada y seguramente también es lo que piensan hacer en Figure.
Si me pongo en la piel de Brett Adcock, CEO de Figure, pienso en la cantidad de tiempo que le tienen que hacer perder las grandes empresas industriales, que seguro le exigen mucho a nivel de personalización para comprarle sus robots en masa. Y sin embargo en el otro lado nos encontramos con la posibilidad de vender los robots por millones, siempre que convenza a los particulares que lo que más necesitan en su vida es un robot.
Pero bueno, más allá de esto, veamos algunas cosas más interesantes de la presentación de Figure 03.
Nota: Brett Adcock asegura que los robots de los vídeos no están teleoperados. Pero lo que está claro es que los vídeos parecen demasiado preparados. Nada de fallos, algo que sí que hemos visto en otras demos, sobre todo de otros fabricantes, lo cual genera cierta desconfianza.
Figure 03 novedades a nivel de hardware
Características destacadas:
Piel textil (apariencia natural, efecto inquietante).
Cámaras en la palma de la mano (end-effector cameras).
Sensor táctil propio y compacto.
Carga inalámbrica inductiva en el pie.
Ventajas: mejora en el agarre y manipulación de objetos.
Limitaciones: la colocación sigue dependiendo de la visión de la cabeza.
Comparación: otras soluciones (DexUMI, DexWild) priorizan visión offset, sacrificando la forma humana.
Tendencia: auge de sensores táctiles de nueva generación (más baratos, fiables, compactos).
Limitaciones observadas:
Locomoción: el robot mantiene piernas fijas en tareas de manipulación. La forma de caminar parece poco avanzada en comparación con los competidores.
Interacción corporal completa: falta de uso de torso y extremidades para manipulación compleja.
Entornos reales: todos los vídeos realizados en escenarios controlados. Falta de demostraciones en el “mundo abierto” como Tesla (diner, eventos) y Unitree en todo tipo de situaciones.
Robustez: no muestran caídas, empujones ni condiciones adversas.
Generalización de políticas de aprendizaje:
Riesgo de sobreajuste: aprendizaje por imitación tiende a memorizar movimientos. Ejemplo: doblado de ropa con gestos repetitivos, incluso innecesarios.
Señales positivas: cierta variación (ej. doblado de ropa en mesas a distinta altura).
Concluyendo: La presentación de Figure 03 nos muestra un hardware de alta calidad, con demostraciones espectaculares y un diseño bien pensado. Pero urge ver al robot en escenarios no controlados, sometido a esfuerzos reales y usando todo su cuerpo. Espero que todo el dinero que la empresa ha logrado en su última ronda le permita avanzar a nivel de investigación hasta resolverlo.
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📦 Resmic es el trabajo de investigación del laboratorio FAR de Amazon donde nos muestran que el robot G1 de Unitree ya es capaz de manejar paquetes y transportarlos. Para ello han usado una técnica denominada aprendizaje residual.
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