La incorporación de la Inteligencia Artificial a la robótica ha supuesto una gran revolución en el diseño de estos ingenios electrónicos programables. La mejora de sus capacidades sensoriales y de su autonomía es un hecho, como también lo es que cada vez tienen más aplicaciones en diferentes sectores y que la ética será la que determinará que este avance esté centrado en el ser humano y no al revés.
¿Qué es la robótica inteligente?
Los primeros robots se diseñaron para ejecutar movimientos repetitivos en fábricas. Se trataba de robots grandes y pesados que se encontraban fijos al suelo y carecían de inteligencia.
Paralelamente a los desarrollos en robótica tradicional, los investigadores en sistemas inteligentes estudiaron la posibilidad de incluir algoritmos de la lA en máquinas, una herramienta básica en esta investigación fueron los pequeños robots o robots móviles.
Así las cosas, el adjetivo inteligente se aplica a una generación de robots los cuales no están confinados a líneas de producción fijas, donde pueden operar automáticamente (adaptándose al entorno). Desde el momento en que los robots dejan las fábricas y los entornos conocidos deben ajustarse para que puedan desenvolverse en situaciones altamente impredecibles. Esta tarea es prácticamente imposible por lo que la idea fue desarrollar máquinas que fueran capaces de anticiparse a situaciones imprevistas y adaptarse a ellas empleando una amplia gama de sensores.
En definitiva, según la nota técnica EN ISO 8373 un robot inteligente es “un robot capaz de realizar tareas sondeando su entorno y/o interaccionando con fuentes externas y adaptando su comportamiento”.
Tipos de robótica inteligente
Robótica situada
La robótica situada se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y dinámicamente cambiantes. Son robots sin mapas internos del mundo. Se basa sobre dos ideas centrales, en las que se supone que: (1) Los robots están corporizados, es decir su cuerpo físico es apto para experimentar el entorno de manera directa y sus acciones tienen una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones. (2) Los robots están situados, inmersos dentro de un entorno; interaccionan con el mundo, el cual influye, de forma directa, sobre su comportamiento. Dependiendo de cómo sea de complejo el entorno del robot, así de complejo tendrá que ser su sistema de control, un ambiente dinámico y desafiante requerirá un control lo suficientemente complejo como para que pueda reaccionar de forma inteligente y rápida.
Robótica basada en comportamiento
Los robots generan un comportamiento sólo cuando se los estimula; es decir, reaccionan ante los cambios de su entorno local. El diseñador divide las tareas en numerosos y diferentes comportamientos, cada uno de los cuales se ejecuta en el sistema de control del robot. Este enfoque se centra en aquellos robots capaces de exhibir comportamientos de apariencia compleja a pesar de pequeñas variables del estado interno para modelar su entorno, sobre todo corrigiendo gradualmente sus acciones a través de enlaces sensorio motores.
Robótica cognitiva
Esta rama se ocupa de proporcionar al robot de un comportamiento inteligente dotándole de una arquitectura de procesamiento que le permite aprender y razonar acerca de cómo comportarse frente a complejos objetivos en ambientes difíciles. Dicha arquitectura, en combinación con los objetivos y el entorno del robot, determina completa y mecánicamente la forma en que el robot se mueve y se comporta. El usuario puede especificar los objetivos (ya sea directa o indirectamente), o bien puede que el mismo robot los determine. En este caso, se dice que es autónomo. El robot percibe, razona y actúa en entornos dinámicos, desconocidos e imprevisibles gracias a su capacidad de razonamiento lógico para tomar decisiones y realizar tareas que le permitan cumplir con sus objetivos.
Robótica de desarrollo
La robótica del desarrollo (DevRob), a veces llamada robótica epigenética, es un campo científico que tiene como objetivo estudiar los mecanismos de desarrollo, las arquitecturas y las limitaciones que permiten el aprendizaje abierto y permanente de nuevas habilidades y nuevos conocimientos en máquinas incorporadas. Al igual que en los niños humanos, se espera que el aprendizaje sea acumulativo y de complejidad progresivamente creciente, y que resulte de la autoexploración del mundo en combinación con la interacción social. Como resultado de la interacción con su entorno, el robot es capaz de desarrollar diferentes y cada vez más complejas, capacidades perceptuales, cognitivas y de comportamiento. Estar área de investigación integra la psicología del desarrollo, la neurociencia, la biología evolutiva y evolutiva y la lingüística, para luego formalizarlas e implementarlas en robots.
Robótica inspirada en la biología
Conocida también como biomimética, trata el estudio de sistemas biológicos y busca los mecanismos que pueden solucionar algún problema en el campo de la ingeniería. Tomando la naturaleza como fuente de inspiración, los bio robots emplean biosensores (ojo), bioactuadores (músculo) o biomateriales (seda de las arañas), por ejemplo. Es decir, se utilizan los sistemas biológicos como referencia para implementar sistemas artificiales que ejecuten tareas que los seres vivos realizan de forma natural.
IA para robots inteligentes
La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías que más impulso ha supuesto para la robótica móvil y la automatización. Ofrece una nueva forma en que los robots (software) ejecutan las órdenes o tareas que se le encargan. No es lo mismo un software de IA que un programa o aplicación informática. Con un programa, el robot no piensa por sí mismo, sino que cumple ciertas órdenes combinando un conjunto de instrucciones que se han definido previamente.
De esta manera, cuando un robot integra algoritmos de IA, no necesita recibir órdenes para tomar una decisión, sino que es capaz de trabajar por sí mismo tras haber superado una fase de entrenamiento o ensayo-error. Gracias al Machine Learning o aprendizaje automático, el robot es capaz de aprender, resolver, comprender, razonar o reaccionar de forma óptica.
La necesidad de dispositivos con la potencia computacional adecuada para la complicada arquitectura que requiere la IA ha derivado en un proceso natural de transición hacia modelos descentralizados de muchas de las tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial, tal y como explican desde Robotnik. Este concepto se refiere a una IA ejecutada en un dispositivo local, redes blockchain o Kubernetes, de modo que el proceso de datos y recursos sea más ágil, rápido y seguro. La importancia de estos sistemas radica en el aumento de la protección de los datos y del ancho de banda.
Control inteligente de robots
El control inteligente comprende una serie de técnicas – tomadas fundamentalmente de la Inteligencia artificial– con las que se pretenden resolver problemas de control inabordables por los métodos clásicos. Este concepto hace referencia a un control en el que las actividades cognoscitivas tienen especial importancia. Dentro de este tipo de problemas son relevantes los derivados de los comportamientos impredecibles – como los ocasionados por mal funcionamiento – de los sistemas a controlar.
Como resumen podría decirse que el control inteligente es el resultado de la intersección del control automático, la Inteligencia Artificial y los sistemas informáticos distribuidos de tiempo real.
Sectores donde se usan la robótica inteligente
La mayoría de los robots no son inteligentes, pero recientemente las empresas ya no sólo buscan automatizar ciertos procesos, sino que apuestan por la automatización inteligente. No basta con que una máquina sea capaz de transportar peso, ahora se les pide que sean capaces de moverse, recopilar, procesar y gestionar los datos de forma inteligente y tomar mejores decisiones.
Por ello, uno de los campos donde están teniendo más éxito es en la fabricación o producción. Pero no es el único, también en la construcción, en logística -sobre todo en almacenes o con robots repartidores-, y en el sector sanitario realizando tareas de inspección, mantenimiento, asistencia o rescate, así como en procedimientos quirúrgicos o generación de exoesqueletos. Sin olvidar su rol en el hogar conectado, la agricultura, la automoción y el retail.
¿Cómo funcionan los reconocimientos sensoriales?
“Para llegar a niveles humanos de inteligencia los robots necesitarán sentidos como los humanos”, esto decía Hurbert Dreyfus, filósofo y estudioso de las implicaciones de la Inteligencia Artificial. A día de hoy, la tecnología ha conseguido recrear algunos de estos sentidos gracias a los sensores, fundamentalmente la vista y el oído. Basta con fijarse en un smartphone para ver la precisión de su cámara y su micrófono.
Pero volviendo al terreno robótico y respondiendo a la pregunta, los reconocimientos sensoriales se consiguen gracias a los sensores, cámaras, micrófonos y otros avances tecnológicos de los que están provistos los robots. Por ejemplo, cámaras estereoscópicas que pueden captar imágenes 3D, asistidas por tecnología LIDAR que permite conocer la distancia a la que se encuentran los objetos emitiendo un rayo láser.
Con estas y otras herramientas, los robots captan información, la cuestión es qué se puede hacer con ella y eso depende de la potencia de computación o del software, entre otros factores. Respecto a este último, el software que domina las ejecuciones de la máquina es el que manda y uno de los desarrollos más interesantes que se están llevando a cabo tiene que ver con la comprensión del lenguaje natural humano.
Por otra parte, mientras que en la vista y el oído el desarrollo está muy logrado, en el resto de sentidos todavía queda mucho por hacer. No obstante, respecto al tacto se ha evolucionado bastante gracias a electrodos que han logrado transmitir sensaciones al cerebro para lograr dotar de sensibilidad a un brazo biónico, por ejemplo. También se trabaja con sensores electrónicos para distinguir sabores o en otras tecnologías para conseguir replicar el olfato.
En virtud de estos reconocimientos sensoriales existen robots capacitados para reconocer caras y voces, entender gestos, identificar movimientos y posturas, responder a preguntas y evitar obstáculos.
Toma de decisiones e intercambio de información con humanos
Los robots más avanzados ganan en autonomía y eso supone que las tareas realizables aumentan en variedad y complejidad. Para cumplirlas han de tomar decisiones. Pero no es lo mismo un robot móvil cuya decisión sea evitar un obstáculo (aspiradoras), que un robot recepcionista que debe comportarse en presencia de un visitante. Si nos fijamos en decisiones de alto nivel (no las de bajo nivel que se solventan con técnicas tradicionales de control o mediante algoritmos específicos), la cuestión es analizar quién es el que toma las decisiones porque muchos son teleoperados. Conseguir robots capaces de operar en situaciones complejas, de forma desatendida y durante largos periodos de tiempo es uno de los retos a los que se enfrenta la robótica actual.
Otra cuestión relevante cuando hablamos del futuro de la robótica inteligente tiene que ver con el intercambio de información con humanos. Existen mediáticos proyectos en los que vemos robots humanoides interaccionando con personas, pero también asistentes virtuales o chatbots que establecen este tipo de relaciones. La clave investigadora está en varios terrenos, por un lado en que que gracias a esta comunicación bidireccional los robots vayan aprendiendo y adquiriendo nuevos conocimientos; y por otro en ir mejorando los equipos con habilidades lingüísticas y de reconocimiento del lenguaje natural, como comentábamos antes. Uno de estos proyectos que más titulares ha acaparado en los últimos tiempos es ChatGPT.
Los investigadores de Microsoft están indagando en los posibles intercambios lingüísticos entre personas y robots a través de esta herramienta desarrollada por OpenAI, diseñada para la generación de textos y toda clase de tareas vinculadas al lenguaje, incluidos los diálogos, capaz de responder a prácticamente cualquier demanda con la naturalidad comunicativa de un humano.
Controversias y perspectivas en el futuro
La Inteligencia Artificial aplicada a robots es un asunto que está creando mucha controversia en la actualidad. Aunque cada vez estamos más acostumbrados -y no siempre nos damos cuenta-, a relacionarnos con robots o máquinas inteligentes como chatbots, asistentes virtuales, aspiradoras o los dispositivos de transporte ARM(Autonomous Mobile Robots), por citar algunos, lo cierto es que preocupa que los robots vayan siendo más autosuficientes y que puedan “dominar el mundo”. Por el momento el cerebro humano es un gran misterio, pero los avances en robótica dan pasos de gigantes para aproximarse a su complejo funcionamiento. Rechazar de plano la tecnología por considerarla una amenaza sería como anular de la ecuación una lavadora o un frigorífico o una máquina de vapor. En el futuro veremos mucha más robótica inteligente en multitud de ámbitos de nuestra vida cotidiana y para gestionarla adecuadamente la clave está en la ética. De ahí que se exijan políticas internacionales y nacionales, así como marcos regulatorios para garantizar que estas tecnologías emergentes beneficien a la humanidad en su conjunto. Además de una IA centrada en el ser humano, que esté al servicio de los intereses de los ciudadanos, y no al revés.
Diferentes generaciones de robots
Según la Asociación Francesa de Robótica Industrial – AFRI, los robots pueden clasificarse en diferentes generaciones según su cronología:
Primera Generación: robots manipuladores.
Segunda Generación: robots en aprendizaje.
Tercera Generación: robots con sensores.
Cuarta Generación: robots móviles
Quinta Generación: robots inteligentes.