Marc Raibert, el fundador y presidente de Boston Dynamics, le dio al mundo una colección de máquinas de dos y cuatro patas capaces de parkour asombroso, rutinas de baile infecciosas y apilamiento de estanterías trabajador.
Raibert ahora está buscando liderar una revolución en la inteligencia de los robots y las acrobacias. Y dice que los avances recientes en el aprendizaje automático han acelerado la capacidad de sus robots para aprender a realizar movimientos difíciles sin ayuda humana. "La esperanza es que podamos producir mucho comportamiento sin tener que crear todo lo que hace los robots", me dijo Raibert recientemente.
Boston Dynamics podría haber sido pionero en robots de piernas, pero ahora es parte de un grupo lleno de compañías que ofrecen perros robot y humanoides. Solo esta semana, una startup llamada figura mostró un nuevo humanoide llamado Helix, que aparentemente puede descargar comestibles. Otra compañía, X1, mostró un humanoide de aspecto musculoso llamado Neo Gamma haciendo tareas en el hogar. Un tercero, Apptronik, dijo que planea ampliar la fabricación de su humanoide, llamado Apolo. Sin embargo, las demostraciones pueden ser engañosas. Además, pocas compañías revelan cuánto cuestan sus humanoides, y no está claro cuántas de ellas realmente esperan venderlos como ayudantes de hogares.
La verdadera prueba para estos robots será cuánto pueden hacer independientemente de la programación humana y el control directo. Y eso dependerá de avances como los que Raibert está promocionando. En noviembre pasado, escribí sobre los esfuerzos para crear modelos completamente nuevos para controlar robots. Si ese trabajo comienza a dar fruto, podemos ver que los humanoides y los cuadrúpedos avanzan más rápidamente.
Boston Dynamics vende un robot de cuatro patas llamado punto que se usa en plataformas petroleras, sitios de construcción y otros lugares donde las ruedas luchan con el terreno. La compañía también hace un humanoide llamado Atlas para la investigación. Raibert dice que Boston Dynamics utilizó una técnica de inteligencia artificial llamada refuerzo de aprendizaje para actualizar la capacidad de Spot para ejecutar, para que se mueva tres veces más rápido. El mismo método también es ayudar a Atlas a caminar con más confianza, dice Raibert.
