Robot Ameca
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La robótica es una industria diversa con muchas variables. Su futuro está lleno de incertidumbre: nadie puede predecir hacia dónde se desarrollará y qué direcciones tomará dentro de unos años. La robótica es también un sector en crecimiento con más de 500 empresas que trabajan en productos que pueden dividirse en cuatro categorías:
Según los datos de la Federación Internacional de Robótica, hay 3 millones de robots industriales en funcionamiento en todo el mundo: la cifra ha aumentado un 10% con respecto a 2021. El mercado mundial de la robótica se estima en 55.800 millones de dólares y se espera que crezca hasta los 91.800 millones de dólares en 2026 con una tasa de crecimiento anual del 10,5%.
El campo de la robótica se enfrenta a numerosos problemas basados en sus capacidades de hardware y software. La mayor parte de los retos giran en torno a tecnologías facilitadoras como la inteligencia artificial (IA), la percepción, las fuentes de energía, etc. Desde los procedimientos de fabricación hasta la colaboración entre humanos y robots, hay varios factores que frenan el ritmo de desarrollo de la industria robótica.
Robots avanzados
Uniendo los conceptos de robótica e Inteligencia Artificial, la primera imagen que nos viene a la cabeza es la de los humanoides de tantas películas y libros. Pero más allá de Hollywood, la IA supone una revolución para la industria.
Aunque todavía queda camino por recorrer, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la robótica ya han superado la fase piloto y se encuentran en un punto de madurez relativamente sólido. En otras palabras, se espera que esta tecnología experimente un pico en los próximos años.
El software de IA no es lo mismo que un programa o una aplicación informática. Con un programa, el robot no piensa por sí mismo, sino que ejecuta determinadas órdenes combinando un conjunto de instrucciones previamente definidas.
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 una fase de “entrenamiento” o ensayo-error. Gracias al aprendizaje automático, el robot es capaz de aprender, resolver, comprender, razonar o reaccionar de forma óptica.
La mayoría de los robots no son inteligentes, pero en 2022, las empresas ya no sólo buscan automatizar ciertos procesos, sino que buscan una automatización inteligente. En muchos casos, ya no basta con un robot capaz de transportar peso: hay una clara tendencia hacia los robots móviles y autónomos capaces de recoger, procesar y gestionar datos de forma inteligente, y tomar las mejores decisiones en términos de fabricación o producción.
Qué es la inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas, a diferencia de la inteligencia natural mostrada por los animales, incluidos los humanos. La investigación de la IA se ha definido como el campo de estudio de los agentes inteligentes, que se refiere a cualquier sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de alcanzar sus objetivos[a].
El término “inteligencia artificial” se había utilizado anteriormente para describir máquinas que imitan y muestran habilidades cognitivas “humanas” que se asocian con la mente humana, como el “aprendizaje” y la “resolución de problemas”. Desde entonces, esta definición ha sido rechazada por los principales investigadores de la IA, que ahora la describen en términos de racionalidad y de actuar racionalmente, lo que no limita la forma de articular la inteligencia[b].
A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren “inteligencia” se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].
Robot humanoide
Por muy impresionantes que sean sus logros, la IA no piensa ni entiende de la misma manera que los humanos. Haga a un robot de atención al cliente una pregunta que no encaje bien en el “guión” que le permite responder a sus consultas y verá a qué me refiero. Esto se debe a que la IA actual se basa en el análisis de conjuntos de datos masivos y en la búsqueda de patrones y correlaciones. Para evolucionar a su siguiente fase -la inteligencia general artificial (AGI)- la IA debe ser capaz de entender o aprender las mismas tareas intelectuales que un niño de 3 años da por sentado.
Como ya comenté en mi anterior artículo, un niño de 3 años que juega con bloques entiende el espacio, es decir, que los bloques son cosas físicas que existen en un mundo tridimensional controlado por leyes físicas. El niño entiende el paso del tiempo y la causalidad: Los bloques deben apilarse antes de poder derribarlos. La pregunta fundamental que plantea este ejemplo es: “¿Podría entender el espacio, el tiempo y la causalidad sin haberlos experimentado nunca?” Todos estos son componentes de lo que llamamos “sentido común” y el área de la inteligencia en la que la IA carece actualmente.