En una reciente y deslumbrante mañana en California (EE.UU.), la investigadora del MIT Vivienne Sze subió a un pequeño escenario para realizar la que quizá haya sido presentación más desconcertante de su carrera. Dominaba el tema a la perfección. Debía hablar sobre los chips que se desarrollan en su laboratorio y de cómo iban a acercar el poder de la inteligencia artificial (IA) a una multitud de dispositivos con una potencia limitada sin tener que depender de los enormes centros de datos donde se realizan la mayoría de los cálculos de IA. Pero, tanto lo que vio en la conferencia como el público que acudió la hicieron reflexionar.
Hablamos de MARS, una conferencia de élite, solo para invitados, en la que los robots pasean (o vuelan) por un resort de lujo, mezclándose con famosos científicos y autores de ciencia ficción. Solo unos pocos investigadores fueron invitados a dar charlas técnicas, y las sesiones tienden a ser tanto inspiradoras como esclarecedoras. El público estaba compuesto por unos 100 investigadores, directores ejecutivos y algunos de los empresarios más importantes del mundo. El maestro de ceremonias de MARS fue el fundador y presidente de Amazon, Jeff Bezos, que estaba sentado en la primera fila. «Se podría decir que era un público de muy alto nivel», recuerda Sze con una sonrisa.
Otros ponentes de MARS presentaron robots que cortan al estilo kárate, drones que aletean como si fueran grandes insectos extrañamente silenciosos, e incluso proyectos para crear colonias marcianas. Ante esta competencia, los chips de Sze podían parecer más modestos. A simple vista, no se distinguen de los chips que hay dentro de cualquier dispositivo electrónico. Sin embargo, sus microprocesadores eran indudablemente mucho más importantes que cualquier otra cosa que hubo en la conferencia.
Nuevas capacidades
Los nuevos diseños de chips, como los que se desarrollan en el laboratorio de Sze, pueden ser cruciales para el futuro progreso de la IA, y los drones y robots que se dejaron ver en MARS. Hasta ahora, el software de IA se ejecutaba principalmente en unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), pero los nuevos diseños especializados de hardware podrían lograr que los algoritmos de IA sean más potentes, lo que abriría el camino a unas nuevas aplicaciones. Los nuevos chips de inteligencia artificial podrían masificar los robots de almacén y permitir que los teléfonos inteligentes crean escenarios fotorrealistas de realidad aumentada.
Los diseños de los chips de Sze son muy eficientes y flexibles, algo crucial para un campo que evoluciona tan rápido como la IA (ver ¿Quién ganará la batalla de los chips si el sector de la IA no para de cambiar?). En concreto, están diseñados para exprimir aún más potencial de los algoritmos de aprendizaje profundo que ya han revolucionado el mundo. Este proceso incluso podría lograr que este tipo de programas evolucionen por sí solos. Sze detalla: «Dado que la ley de Moore se ha ralentizado, necesitamos un nuevo hardware».
Esta ley choca cada vez más con los límites físicos de los componentes de ingeniería a escala atómica. Y está despertando un creciente interés en arquitecturas alternativas y nuevos enfoques de computación.
Este interés ha llegado incluso al Gobierno de EE. UU., que además de mantener su liderazgo en el diseño de chips en general, confía en los microprocesadores especializados para arrebatarle a China el trono de la IA. De hecho, los propios chips de Sze se están creando gracias a fondos de un programa de DARPA destinado a ayudar a desarrollar nuevos diseños de chips de IA (ver Así es la estrategia de EE.UU. para quitarle a China el trono de la IA).
Pero el impulso en la innovación de la fabricación de chips procede principalmente del aprendizaje profundo, una técnica muy poderosa de enseñar a las máquinas a realizar tareas útiles. En vez de dar a un ordenador un conjunto de reglas a seguir, una máquina se programa a sí misma básicamente. Los datos de entrenamiento se introducen en una gran red neuronal artificial simulada, que luego se ajusta para que produzca el resultado deseado. Con suficiente entrenamiento, un sistema de aprendizaje profundo puede encontrar patrones sutiles y abstractos en los datos. La técnica se aplica a una creciente variedad de tareas prácticas, desde el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes hasta la predicción de enfermedades a partir de imágenes médicas.
La carrera de los chips de IA
El aprendizaje profundo no depende tanto de la ley de Moore. Las redes neuronales ejecutan muchos cálculos matemáticos en paralelo, un enfoque para el que los GPU de videojuegos resultan mucho más efectivos dado que realizan computación paralela para renderizar imágenes en 3D. Pero los microchips diseñados específicamente para el aprendizaje profundo deberían ser aún más potentes.
El potencial de las nuevas arquitecturas de chips para mejorar la inteligencia artificial ha impulsado la actividad empresarial a un nivel que la industria de los chips no ha visto en décadas (ver La nueva carrera de los chips de silicio se libra en el cuadrilátero de la inteligencia artificial y China da la vuelta al marcador de los chips gracias a la IA). Las grandes empresas tecnológicas que quieren aprovechar y comercializar la inteligencia artificial, como Google, Microsoft y (sí) Amazon, están trabajando en sus propios chips de aprendizaje profundo. Pero también hay muchas start-ups trabajando en este campo. De hecho, el analista de microchips en la empresa de analistas Linley Group Mike Delmer considera que «es imposible hacer un seguimiento de todas las compañías que están apareciendo en el espacio del chip de IA». Y añade: «No bromeo cuando digo que descubrimos un nuevo chip casi cada semana«.
La verdadera oportunidad, según Sze, no reside en construir los chips de aprendizaje profundo más poderosos. La eficiencia energética también es importante porque la IA también debe funcionar más allá de los grandes centros de datos, lo que significa que los microprocesadores deberían ser capaces de funcionar con la energía disponible en el dispositivo. Esto se conoce como operar «al límite».
«La IA estará en todas partes, así que es importante encontrar formas de aumentar la eficiencia energética«, afirma el vicepresidente del grupo de productos de inteligencia artificial de Intel, Naveen Rao. Por ejemplo, el hardware de Sze es más eficiente, en parte, porque reduce físicamente el atasco entre el lugar en el que almacenan los datos y aquel en el que se analizan, pero también porque utiliza esquemas inteligentes para reutilizar los datos. Antes de unirse al MIT, Sze fue pionera en este enfoque para mejorar la eficiencia de la compresión de vídeo en Texas Instruments.
En un campo que avanza tan rápido, como es el aprendizaje profundo, el desafío para aquellos que trabajan con chips de IA consiste en asegurarse de que sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a cualquier aplicación. Es fácil diseñar un chip súper eficiente capaz de hacer solo una tarea, pero ese tipo de producto se volverá obsoleto rápidamente.
El chip de Sze se llama Eyeriss. Desarrollado en colaboración con el científico investigador de Nvidia y profesor del MIT, Joel Emer, fue probado junto con varios procesadores estándar para ver cómo manejaba diferentes algoritmos de aprendizaje profundo. Equilibrando la eficiencia con la flexibilidad, el rendimiento del nuevo chip alcanza resulta entre 10 e incluso 1.000 veces más eficiente que el hardware existente, según un artículo publicado el año pasado.
Foto: Los investigadores del MIT Sertac Karaman y Vivienne Sze desarrollaron el nuevo chip.
Los chips de IA más simples ya están generando un gran impacto. Los teléfonos inteligentes de gama alta ya incluyen chips optimizados para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imagen y voz. Los chips más eficientes podrían permitir que estos dispositivos ejecuten un código de IA más potente con mejores capacidades. Los coches autónomos también necesitan poderosos chips de IA, ya que la mayoría de los prototipos dependen actualmente de un montón de ordenadores dentro del maletero.
Rao sostiene que los chips del MIT parecen prometedores, pero son muchos los factores que determinarán si una nueva arquitectura de hardware tendrá éxito. Uno de los más importantes, según él, es el desarrollo de software que permita a los programadores ejecutar código en él. «Hacer algo útil para aquellos que lo elaboran es probablemente el mayor obstáculo para la adopción», explica.
De hecho, el laboratorio de Sze también explora formas de diseñar software para explotar mejor las propiedades de los chips informáticos existentes. Y este trabajo se extiende más allá del aprendizaje profundo. Junto con el investigador del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT Sertac Karaman, Sze desarrolló un chip de bajo consumo llamado Navion que realiza mapas en 3D y navegación de manera increíblemente eficiente, lo que permite integrarlo en un pequeño dron. Para este esfuerzo fue crucial diseñar un chip capaz de explotar el comportamiento de los algoritmos de navegación y crear un algoritmo que puediera aprovechar al máximo este chip personalizado. Junto al desarrollo del aprendizaje profundo, Navion refleja la forma en la que el software y el hardware de IA empiezan a evolucionar en simbiosis.
Los chips de Sze quizás no son tan llamativos como un dron con alas, pero el hecho de que fueran presentados en MARS refleja lo importante que será su tecnología, y la innovación del silicio en general, para el futuro de la IA. Después de su presentación, Sze afirma que algunos de los otros ponentes expresaron su interés en conocer más. «La gente encontró muchos casos importantes de aplicación», concluye. En otras palabras, podemos esperar que en la próxima conferencia de MARS los robots y drones lleven dentro algo bastante más especial.
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Un futuro en la luna
Para respaldar una base lunar futura y potencial, los investigadores de la Agencia Espacial Europea (ESA) imprimen en 3D y hornean polvo similar al de la Luna para formar tornillos,engranajes e incluso una moneda
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Tanto las agencias espaciales privadas como las gubernamentales han expresado serias intenciones y comenzaron a desarrollar planes para construir una base habitada por humanos en la Luna. Pero se necesita mucho combustible, capacidad de carga y dinero para lanzar cosas al espacio y bajarlas en la luna. Y construir una base lunar desde cero requerirá una gran cantidad de materiales. Por lo tanto, sería extremadamente caro llevar todas estas partes de la Tierra a la Luna, especialmente porque el mantenimiento requerirá piezas de respaldo para las reparaciones.
Es por esto que los investigadores están investigando una opción más sostenible. En lugar de llevar cosas, podríamos hacerlas usando polvo de Luna o regolito, como alimentación para una impresora 3D. De esta manera podrían crear materiales de construcción de forma económica y sencilla en la propia Luna.
Para practicar, el equipo de la ESA imprimió en 3D artículos como tornillos y engranajes con polvo lunar falso. Aunque sus propiedades difieren de las del suelo terrestre, el regolito lunar no es demasiado difícil de simular, y se le puede dar forma de objetos utilizables a los óxidos de silicio, aluminio, calcio y hierro presentes.
Cómo imprimir en 3D con polvo lunar
Para imprimir en 3D con polvo de luna falso, el equipo comenzó con un regolito hecho por el hombre. El polvo se trituró hasta el tamaño de partícula y los granos resultantes se mezclaron con un agente aglutinante que reacciona a la luz. Luego, una impresora 3D colocó la mezcla en capas hasta que tomó forma el objeto deseado. Luego se expuso el artículo a la luz para que se endureciera, y se coció en un horno para solidificarlo por completo.
El producto terminado es como una pieza de cerámica de polvo de Luna, dice la ESA en un comunicado. Estas piezas iniciales han demostrado que es probable que se impriman con el regolito real de la Luna en una base lunar, y son parte del proyecto URBAN, más grande, que examina cómo la impresión 3D podría ayudar a la colonización lunar.
«Si uno necesita imprimir herramientas o piezas de maquinaria para reemplazar las piezas rotas en una base lunar, la precisión en las dimensiones y la forma de los elementos impresos será vital», dijo el ingeniero de materiales de la ESA Advenit Makaya en el comunicado.
Esta será una ventaja crítica para futuras misiones con destino a la Luna. Especialmente, para estadías prolongadas proyectadas en el satélite terrestre, aquellas cosas están destinadas a romperse o fallar. Si un solo tornillo se pierde o se rompe, es posible que la cuadrilla no tenga tornillos adicionales con la forma y el tamaño exactos necesarios. Al crear la pieza exacta requerida usando el regolito que los rodea, la tripulación podría mantener de manera sostenible las reparaciones en una base lunar.
Los investigadores han desarrollado una mano biónica de nueva generación que permite a los amputados recuperar su propiocepción. Los resultados del estudio son la culminación de diez años de investigación en robótica.
El nuevo dispositivo permite a los pacientes alcanzar un objeto en una mesa y determinar la consistencia, la forma, la posición y el tamaño de un elemento sin tener que mirarlo.
La mano biónica de la próxima generación, desarrollada por investigadores de la EPFL, la Escuela de Estudios Avanzados Sant’Anna en Pisa y el Policlínico Universitario A. Gemelli en Roma, permite a los amputados recuperar un sentido del tacto muy sutil y casi natural. Los científicos lograron reproducir la sensación de propiocepción, que es la capacidad de nuestro cerebro para detectar al instante y con precisión la posición de nuestros miembros durante y después del movimiento, incluso en la oscuridad o con los ojos cerrados.
El nuevo dispositivo permite a los pacientes alcanzar un objeto en una mesa y determinar la consistencia, la forma, la posición y el tamaño de un elemento sin tener que mirarlo. La prótesis ha sido probada con éxito en varios pacientes y funciona estimulando los nervios en el muñón del amputado. Los nervios pueden proporcionar retroalimentación sensorial a los pacientes en tiempo real, casi como lo hacen en una mano natural.
Los hallazgos han sido publicados en la revista Science Robotics. Son el resultado de diez años de investigación científica coordinada por Silvestro Micera, profesor de bioingeniería en la EPFL y en la Escuela de Estudios Avanzados Sant’Anna, y Paolo Maria Rossini, director de neurociencia del Policlínico Universitario A. Gemelli en Roma.
Retroalimentación sensorial
Las prótesis mioeléctricas actuales permiten a los amputados recuperar el control motor voluntario de su extremidad artificial mediante la explotación de la función muscular residual en el antebrazo. Sin embargo, la falta de retroalimentación sensorial significa que los pacientes tienen que confiar mucho en las señales visuales. Esto puede evitar que sientan que su extremidad artificial es parte de su cuerpo y causa que su uso sea más antinatural.
Recientemente, varios grupos de investigación han logrado proporcionar retroalimentación táctil en personas con amputaciones, lo que ha llevado a una mejor función y realización de prótesis. Pero este último estudio ha llevado las cosas un paso más allá.
«Nuestro estudio muestra que la sustitución sensorial basada en la estimulación intraneural puede ofrecer tanto la retroalimentación de posición como la retroalimentación táctil de manera simultánea y en tiempo real», explica Micera. «El cerebro no tiene problemas para combinar esta información, y los pacientes pueden procesar ambos tipos en tiempo real con excelentes resultados».
La estimulación intraneural restablece el flujo de información externa mediante pulsos eléctricos enviados por electrodos insertados directamente en el muñón del paciente. Luego, los pacientes deben someterse a entrenamiento para aprender gradualmente a traducir esos pulsos en sensaciones propioceptivas y táctiles.
Esta técnica permitió a dos amputados recuperar una agudeza propioceptiva alta, con resultados comparables a los obtenidos en sujetos sanos. La entrega simultánea de información de posición y la retroalimentación táctil permitieron a los dos amputados determinar el tamaño y la forma de cuatro objetos con un alto nivel de precisión (75,5%).
«Estos resultados muestran que los amputados pueden procesar de manera efectiva la información táctil y de posición recibida simultáneamente a través de la estimulación intraneural», dice Edoardo D’Anna, investigador de EPFL y autor principal del estudio.
Fuente de la historia: Materiales proporcionados por Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne.
Referencia de publicación:
Edoardo D’Anna, Giacomo Valle, Alberto Mazzoni, Ivo Strauss, Francesco Iberite, Jérémy Patton, Francesco M. Petrini, Stanisa Raspopovic, Giuseppe Granata, Riccardo Di Iorio, Marco Controzzi, Christian Cipriani, Thomas Stieglitz, Paolo M. Rossini, Silvestro Micera. A closed-loop hand prosthesis with simultaneous intraneural tactile and position feedback (Una prótesis de mano de circuito cerrado con tacto intraneural simultáneo y retroalimentación de posición). Science Robotics, 2019; 4 (27): eaau8892 DOI: 10.1126/scirobotics.aau8892
Los robots han caminado sobre piernas durante décadas. Los robots humanoides más avanzados de la actualidad pueden pisar sobre superficies planas e inclinadas, subir y bajar escaleras y avanzar por terrenos difíciles. Algunos incluso pueden saltar. Pero a pesar del progreso, los robots con piernas aún no pueden comenzar a igualar la agilidad, eficiencia y fuerza de los humanos y animales.
Los robots caminantes existentes consumen mucha energía y pasan demasiado tiempo en el taller. Con demasiada frecuencia fallan, caen y se rompen. Para que los ayudantes robóticos con los que hace tiempo soñamos se conviertan en realidad, estas máquinas tendrán que aprender a caminar como nosotros.
Debemos construir robots con piernas porque nuestro mundo está diseñado para piernas. Pasamos por espacios estrechos, nos movemos sobre obstáculos, subimos y bajamos escalones. Los robots con ruedas u orugas no pueden moverse fácilmente por los espacios que hemos optimizado para nuestros propios cuerpos.
De hecho, muchos humanoides tienen piernas similares a las nuestras, con caderas, rodillas, tobillos y pies. Pero las similitudes por lo general terminan ahí: si se comparan, por ejemplo, las fuerzas que estos robots ejercen en el suelo con las que ejerce un humano, se descubre que a menudo son bastante diferentes. La mayoría de los humanoides, descendientes de los primeros brazos robóticos industriales, controlan sus extremidades para seguir trayectorias específicas de la forma más precisa y rígida posible. Sin embargo, la locomoción con piernas no requiere tanto control de posición como control de fuerza, con mucha flexibilidad y elasticidad, conocidas en robótica como flexibilidad, como para permitir contactos inesperados.
Varios grupos de investigación han estado tratando de construir robots que sean menos rígidos y que puedan moverse de una manera más dinámica y humana. Tal vez el robot más famoso sea Atlas, de Boston Dynamics, un humanoide que puede correr en terrenos duros y blandos, saltar sobre troncos caídos e incluso retroceder. Pero nuevamente, cuando comparamos el movimiento de incluso los robots más sofisticados con lo que pueden lograr los animales, las máquinas se quedan cortas.
¿Qué nos falta? La tecnología no es el mayor obstáculo: los motores son lo suficientemente poderosos, los materiales son lo suficientemente fuertes, y las computadoras son lo suficientemente rápidas. Más bien, el factor limitante parece ser nuestra comprensión básica de cómo funciona la locomoción sobre patas.
Fotos: Dan Saelinger. Droides de la vida real: Agility Robotics diseñó sus robots con piernas
Cassie [izquierda] y Digit para moverse de una manera más dinámica que los robots normales.
En el Dynamic Robotics Laboratory de la Universidad del Estado de Oregon, el autor dirige un grupo de investigadores que buscan identificar los principios subyacentes de la locomoción de las piernas y aplique sus descubrimientos a los robots. También es el cofundador y director de tecnología de Agility Robotics, una empresa con sede en Albany, Oregón, que está explorando los usos comerciales de la robótica con movilidad sobre piernas.
En 2017, presentaron Cassie, una plataforma bípeda que han vendido a varios grupos de investigación. Pronto tendrán un nuevo robot listo para salir al mundo: Digit, que tiene patas similares a las de Cassie, pero también cuenta con sensores de percepción y un par de brazos que utilizará para la estabilidad y, en el futuro, la manipulación.
Tanto por medio del laboratorio como de la compañía, están trabajando para lograr un futuro en el que los robots puedan ir a cualquier lugar donde vaya la gente. Se cree que los robots con piernas dinámicas algún día ayudarán a cuidar de las personas mayores y enfermas en sus hogares, ayudarán en los esfuerzos de salvamento en incendios y terremotos, y entregarán paquetes en las puertas de las casas.
Las piernas robóticas también permitirán exoesqueletos y extremidades protésicas motorizadas para dar más movilidad a las personas con discapacidades. Finalmente traerán los robots imaginados en la ciencia ficción a nuestras vidas diarias.
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Algunas aves corren mejor de lo que pueden volar, si es que pueden volar. Avestruces, pavos, gallinas y codornices no pueden volar como un halcón, pero son rápidas con sus patas. En colaboración con Monica Daley del Royal Veterinary College de la Universidad de Londres, el autor y sus colegas han pasado innumerables horas observando a las aves caminando y corriendo en el laboratorio. Quieren entender cómo es que estos animales se mueven de manera tan ágil y eficiente, ¡la mayoría de estas máquinas emplumadas son impulsadas solo por semillas!
En un experimento, una gallina de Guinea corre por una pista cuando y pisa un hoyo oculto por una hoja de papel de seda. El ave no sabía que iba a meterse en un bache a media pierna de profundidad; sin embargo, el animal no pierde un paso, su pierna se estira para ajustarse a la caída a medida que pasa el obstáculo. Lo que sucede aquí es bastante notable: el cerebro del ave no tiene que sentir ni reaccionar ante la perturbación porque sus patas pueden manejarse por sí mismas.
Esto ofrece una visión importante para los diseñadores de robots: si primero construyes tu robot y luego intentas programarlo para que sea ágil, es probable que estés condenado a fallar. Al igual que con las aves de Guinea, la agilidad de un robot se derivará en gran parte de las propiedades mecánicas inherentes de su cuerpo, o lo que los robotistas llaman dinámica pasiva. Y esto se ha descuidado en la mayoría de los proyectos de robots con patas. Al diseñar cuidadosamente la dinámica pasiva de un robot en paralelo con el control de software como un sistema integrado se aumentan las posibilidades de crear un robot que se aproxime al rendimiento de un animal.
Ahora, vale la pena señalar que, aunque uno se inspire en los animales, no replican la forma del pie de un pájaro o la disposición de músculos y huesos en una pierna humana. En su lugar, se desea capturar la física de la locomoción animal y extraer de ella un modelo matemático que se pueda entender, probar en simulaciones por computadora y luego implementarlo en robots reales. Debido a que están utilizando metal y componentes electrónicos en lugar de huesos y cerebros para construir estos robots, pueden parecer muy diferentes de un animal y al mismo tiempo tener la misma física.
Uno de los modelos matemáticos más simples consiste en una masa puntual (que representa la parte superior del cuerpo) unida a un par de resortes ideales, que representan las piernas. Este modelo, conocido como modelo de masa de resorte, es una simplificación, por supuesto: se asemeja a un dibujo de palotes y no tiene en cuenta que las piernas tienen articulaciones, o que los pies no tocan el suelo en puntos discretos. Aún así, el modelo de muelles de resortes puede producir resultados sorprendentes: en las simulaciones, puede generar casi todas las maneras de caminar y correr observadas en personas y animales.
Foto: Oregon State University. Primeros pasos: Las piernas de ATRIAS no se parecen a las de una persona,
pero el robot fue la primera máquina en demostrar dinámicas de andar de forma humana.
Primeros pasos:
Para probar el modelo de masa de resorte en una máquina, el grupo en Oregon State, en colaboración con Hartmut Geyer de la Universidad Carnegie Mellon y Jessy Grizzle de la Universidad de Michigan, desarrolló ATRIAS, un robot bípedo cuyo nombre es un acrónimo que refleja la premisa principal: Supongamos que el robot es una esfera. La idea era que la dinámica pasiva del robot pudiera acercarse lo más posible a la reproducción de la masa puntual con patas elásticas.
Construyeron cada pata con varillas de fibra de carbono livianas, dispuestas en una estructura en forma de paralelogramo conocida como enlace de cuatro barras. Esta estructura minimiza la masa de las piernas y su inercia asociada, aproximándose al modelo de masa de resorte. También equiparon la parte superior de las piernas con resortes de fibra de vidrio, que encarnan físicamente la parte de «resorte» del modelo, manejando los impactos en el suelo y almacenando energía mecánica.
Al principio, ATRIAS apenas podía sostenerse, y se lo sostuvo con una atadura por arriba de él. Pero a medida que refinaron su controlador, que hacía un seguimiento de la velocidad y la inclinación del cuerpo, el robot dio sus primeros pasos y pronto estaba caminando por el laboratorio. A continuación ATRIAS aprendió a recuperarse de las perturbaciones, que en un experimento consistió en que los alumnos le lanzaran pelotas. También llevaron a ATRIAS al campo de fútbol de la universidad, lo aceleraron a una velocidad máxima de 7,6 kilómetros por hora y luego, por supuesto, lo detuvieron rápidamente en la zona final.
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Para comprender mejor cómo lo estaba haciendo el robot, imagine que usted tiene los ojos vendados y camina sobre zancos con la parte superior del cuerpo envuelta en una alfombra, de modo que no puede usar los brazos para equilibrarse. Todo lo que se puede hacer es seguir caminando, y eso es lo que hizo ATRIAS. Incluso fue capaz de manejarse ante obstáculos, como una pila de madera contrachapada colocada en su camino.
Si bien era importante la agilidad, también era fundamental que ATRIAS fuera económico en consumo de energía. Confirmaron que lo era al medir un parámetro que se conoce como costo de transporte (COT). Se define como la relación entre el consumo de energía y peso por velocidad, y se usa para comparar la eficiencia energética en cómo se mueven los animales y las máquinas. Cuanto menor sea el COT, mejor. Una persona que camina, por ejemplo, tiene un COT de 0,2, mientras que los robots humanoides convencionales tienen valores mucho más altos, entre 2 y 3, según algunas estimaciones [PDF]. Los experimentos mostraron que ATRIAS, con su manera de caminar, tenía un COT de 1,13 [PDF], demostrando beneficios de eficiencia de robots dinámicos [PDF]. De hecho, unas cuantas baterías pequeñas de polímero de litio, del tipo que se usa en los automóviles controlados por radio, podrían mantener el funcionamiento de ATRIAS durante aproximadamente una hora.
También midieron las fuerzas [PDF] que el robot ejercía en el suelo. Colocaron ATRIAS, que pesa 72,5 kilogramos (aproximadamente lo mismo que una persona) en una placa de fuerza, un instrumento que se usa a menudo en medicina deportiva para evaluar la marcha de una persona al medir las fuerzas de reacción contra el suelo. Mientras el robot caminaba, grabaron los datos de fuerza aplicada. Luego reemplazaron a ATRIAS por uno de los alumnos y registraron sus pasos. Cuando graficaron las fuerzas de reacción del terreno a lo largo del tiempo, los dos conjuntos de datos tenían exactamente la misma forma. Por lo que se sabe hasta el momento, es la implementación robótica más realista de la dinámica de la marcha humana que se haya realizado.
Los resultados confirmaron que un simple sistema accionado por masa de resorte es algo que se puede construir en un robot; habilitando muchos de los rasgos buscados, tales como eficiencia, robustez y agilidad; y llegar al núcleo de lo que es la locomoción bípeda. Ya era hora de que construyeran el siguiente robot.
Foto: Dan Saelinger. Caminante dinámico: Para moverse con agilidad por un terreno complejo,
Cassie usa cinco motores y dos resortes en cada pierna
Y establecieron una vara elevada: querían que Cassie pudiera correr a través de un bosque, capaz de manejarse en terrenos difíciles operando durante horas con una batería, sin correa de seguridad.
Cassie se basa en los mismos conceptos desarrollados para ATRIAS, pero decidieron darle un nuevo tipo de piernas. Usaron dos motores para alimentar la conexión de cuatro barras en cada tramo de ATRIAS. Esta disposición minimizó su masa, pero hubo una complicación: durante parte del ciclo de pasos, un motor actuaba como un freno del otro, lo que le costaba una energía significativa e innecesaria. Para Cassie, estudiaron configuraciones alternativas para las piernas [PDF] para eliminar ese efecto. El nuevo diseño permite que los motores sean más pequeños y, por lo tanto, hace que el robot sea incluso más eficiente que ATRIAS.
Es importante tener en cuenta que la configuración de la pierna de Cassie fue resultado de este análisis. El hecho de que la pata se asemeje a la de un avestruz u otro terópodo puede ser una señal de que están en el camino correcto, pero el objetivo nunca fue crear un robot que, con unas pocas plumas bien colocadas, pudiera encajar con una multitud de avestruces.
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Cada una de las piernas de Cassie tiene cinco ejes de movimiento, o grados de libertad en el lenguaje robótico, cada uno impulsado por un motor. Las caderas tienen tres grados de libertad, similares a las nuestras, permitiendo que la pierna gire en cualquier dirección. Otros dos motores potencian las articulaciones en la rodilla y el pie. Cassie tiene grados adicionales de libertad en su espinilla y tobillo; estos son pasivos, no controlados por motores, sino más bien unidos a resortes, que ayudan al robot a moverse a través de terrenos complejos que los humanoides de pies planos no pueden manejar.
Las nuevas piernas de Cassie requerían un controlador de bajo nivel más sofisticado que el de ATRIAS. Con ATRIAS, la extensión de una pierna se logró simplemente mediante la aplicación de pares iguales y opuestos con los dos motores. Con la pierna de Cassie, mover el pie en una dirección específica requiere calcular diferentes pares de torsión para cada motor. Para hacer eso, el controlador debe tener en cuenta la inercia de las patas, así como la dinámica de los motores y cajas de engranajes.
Gif: Dan Saelinger. Paso a paso: El controlador de Cassie usa posiciones planeadas en pasos y balanceo dinámico para permitir que el robot suba las escaleras.
Es cierto que el problema de control se volvió más complejo, pero este método permite un mejor rendimiento y una gama de comportamientos mucho más amplia. Cassie puede alcanzar una velocidad de marcha de 5 km/h usando uno de los controladores iniciales. El consumo de energía varía de 100 vatios (cuando está de pie) a aproximadamente 300 vatios (en marcha), y la batería de iones de litio permite aproximadamente 5 horas de funcionamiento continuo. Las nuevas piernas también le permiten a Cassie moverse de una manera que ATRIAS no podría. Y gracias a una articulación motorizada en el pie, puede colocarse en su lugar sin tener que mover sus pies constantemente como lo hace ATRIAS.
Cassie también pesa solo 31 kg, la mitad que ATRIAS. Es posible cargar dos Cassies en el baúl de un automóvil en menos de un minuto. Y es mucho más robusto: las partes de su cuerpo están hechas de aluminio y fibra de carbono, y una cubierta protectora hecha de cloruro de polivinilo acrílico termoformado, un plástico fuerte que lo protege de colisiones y caídas.
Cassie todavía no corre por los bosques. Pero lo han probado al aire libre, sin amarres de seguridad, y ha caminado sobre tierra, hierba y hojas, caminos desparejos. Ahora están aprendiendo cómo integrar comportamientos dinámicos con planificación de movimiento [PDF] , lo que le permite subir escaleras, por ejemplo. También están trabajando en otra característica que podría hacer que un robot como Cassie sea mucho más útil: brazos.
Foto: Dan Saelinger. Cuerpo a estrenar: Digit tiene patas similares a las de Cassie, pero también tiene
un torso lleno de sensores y un par de brazos diseñados para ayudar con la movilidad y el equilibrio.
Digit es un descendiente directo de Cassie. Tiene piernas similares, pero agregaron un torso y un par de brazos. Los brazos están diseñados para ayudar con la movilidad y el equilibrio del robot, ya que giran en coordinación con la marcha. También permitirán que Digit se cuide a sí mismo al caer, y reorientará su cuerpo para volver a subir.
Digit tiene algo más que Cassie no tenía: la percepción integrada. Agregaron numerosos sensores al robot, incluido un LIDAR sobre el torso. Estos sensores ayudarán a recopilar datos para permitir que el robot navegue por un mundo lleno de obstáculos, como habitaciones desordenadas y escaleras, y confiar en la dinámica estable subyacente solo cuando maneje situaciones inesperadas y detecte errores.
Digit y los robots con patas que seguirán aún tienen un largo camino por recorrer. Pero sus diseñadores están convencidos de que cambiarán el mundo. Su impacto podría ser tan grande como el automóvil en términos de cambios en los estilos de vida e incluso patrones de tráfico y aspectos de los diseños de la ciudad, donde estos robots prometen transformar la logística y la entrega de paquetes.
En un futuro no muy lejano, a medida que los vehículos ganen autonomía, los fabricantes de automóviles y las compañías de viajes compartidos como Lyft y Uber poseerán grandes flotas de vehículos que transporten personas, con un tráfico máximo durante las horas pico, como hoy. Pero a altas horas de la noche y en medio del día, ¿qué harán estos vehículos automatizados? En lugar de simplemente estar inactivos, podrían transportar paquetes desde los almacenes automáticos a su hogar. Sin embargo, estos vehículos de entrega están limitados en la acera: sin un ser humano, llevar el paquete a la puerta de una casa es un gran desafío. Ahí es donde entran los robots con piernas. Viajando en estos vehículos, cubrirán esos últimos metros. Aunque las ruedas y las alas pueden cumplir algunos de estos roles, en un mundo diseñado para bípedos, ninguna plataforma de movilidad podría ser tan versátil como un robot bípedo.
Fotos: Dan Saelinger. Entrega especial: Digit está aprendiendo a caminar en diferentes tipos
de terreno y también a subir escaleras, por lo que algún día puede entregar paquetes directamente a la puerta de su casa.
Los robots de entrega formarán parte de un sistema de logística cada vez más automatizado que va de los fabricantes y los distribuidores directamente a su puerta. Este sistema reducirá los costos de envío hasta que sea significativamente menos costoso recibir los artículos en su hogar que comprarlos en un almacén grande, bien iluminado, con calefacción, y accesible para personas. Se volverán superfluas las grandes tiendas que hoy venden lo que son, en esencia, productos básicos. La gente todavía disfrutará de las compras en la tienda de ciertos productos, por supuesto. Pero para los comestibles de la semana, los robots de entrega le ahorrarán tiempo y dinero.
La locomoción bípeda también ayudará a poner robots en nuestros hogares y negocios. Los robots que pueden moverse por las escaleras y los entornos abarrotados mientras interactúan de manera segura con los humanos a nivel de los ojos y a escala humana, nos permitirán envejecer con gracia en nuestros propios hogares. Ayudarán a llevar las cosas y servirán como dispositivos de telepresencia, permitiendo a los familiares y amigos usar el robot para hablar con las personas de forma remota y hacerles compañía.
Los robots con piernas también irán a donde es peligroso que vayan los humanos. Se lanzarán en paracaídas a los incendios forestales para recopilar datos en tiempo real, se apresurarán a entrar a edificios incendiados para buscar ocupantes, o ingresar a zonas de desastre, como la central nuclear de Fukushima Daiichi, para explorar áreas de difícil acceso. Llevarán a cabo inspecciones periódicas de los espacios internos de las represas hidroeléctricas y explorarán las minas abandonadas, para que no tengamos que hacerlo nosotros.
Se deben resolver muchos desafíos para llevarnos a ese futuro. Pero el autor está convencido de que la comunidad robótica puede hacer que esta tecnología sea práctica. Será un pequeño paso para un robot, un gran salto para la humanidad.
Este artículo es una adaptación al español del que aparece en la edición impresa de IEE Spectrum de marzo de 2019 como «Walk This Way».
Sobre el autor:
Jonathan Hurst es director de tecnología y cofundador de Agility Robotics, así como profesor asociado de robótica y profesor de la Facultad de Ingeniería Dean en Oregon State University. Él tiene un B.S. en ingeniería mecánica y un M.S. y Ph.D. en robótica, todo de la Universidad Carnegie Mellon. Su investigación universitaria se centra en la comprensión de las mejores prácticas de ciencia e ingeniería fundamentales para la locomoción bípeda. Agility Robotics está utilizando esta investigación para desarrollar aplicaciones comerciales para la movilidad con patas robóticas.
La historia comienza a centenares de metros de altura con las aves migratorias, y termina con un pez robótico nadando en el agua debajo. Para prepararse para sus viajes, las aves engordan mucho, hasta casi duplicar su peso, lo que las convierte en baterías emplumadas. Queman esa reserva de energía para impulsar sus alas a lo largo de muchos días y muchos kilómetros, y para evitar morir de hambre y congelarse. Finalmente, llegan extenuadas a sus destinos.
Una buena idea, pensaron los ingenieros de Cornell y de la Universidad de Pennsylvania, para un nuevo sistema de alimentación de potencia para máquinas. Les hizo pensar: la grasa es una batería genial, pero no es muy factible replicarla en un robot. ¿Pero… y la sangre? En un ser humano, la sangre distribuye oxígeno y energía para las células en todo el cuerpo. Y algunos robots, ya se mueven en base a fluidos, en forma de hidráulica. Entonces, ¿por qué no modificar ese fluido para transportar energía, ya que nuestra sangre alimenta nuestros músculos?
A lo que han llegado no es un ave robot (demasiado complicada y con intensa necesidad de energía) sino a un pez león robot que utiliza un sistema vascular rudimentario y «sangre» para energizarse y alimentar hidráulicamente sus aletas. Esta tecnología aún está en sus primeros días, y de hecho este pez es extremadamente lento, pero quizás algunas máquinas del mañana podrían deshacerse de las baterías y los cables y alimentarse como organismos biológicos.
Inflexiblemente, los robots actuales están segmentados. Tienen una batería de iones de litio, que distribuye la energía por medio de cables a los motores de sus extremidades, a los que se conoce como actuadores. Este nuevo pez león robótico tiene baterías, pero están esparcidas por todo su cuerpo y funcionan en conjunto con dos bombas, una para alimentar las aletas pectorales y otra para la cola. Juntas, las baterías y las bombas actúan más como corazones biológicos que como una batería de ion litio en un robot tradicional.
El primer componente es la «sangre», en esencia un fluido hidráulico cargado con iones disueltos, lo que le da potencial químico para alimentar la electrónica. «El fluido hidráulico transmite fuerza, y solo fuerza», dice Robert Shepherd, el robotista de Cornell, coautor de un nuevo artículo en Nature que describe el sistema. «En nuestro fluido, estamos transmitiendo fuerza y estamos transmitiendo energía eléctrica».
Este líquido cargado fluye a través de las células de la batería en el abdomen y las aletas del pez. Cada celda tiene dos piezas de metal opuestas: un cátodo y un ánodo. A medida que el fluido fluye más allá de estos, crea un desequilibrio de carga o voltaje que hace que los electrones fluyan a través de la electrónica que alimenta las dos bombas. Estos a su vez mantienen el bombeo del fluido. Finalmente las celdas de la batería se agotarán, ya que el líquido pierde iones y dejará de circular. En ese momento es posible recargar el líquido para que los peces sigan funcionando. «En realidad, podrían drenar el fluido e inyectar más fluido cargado», dice Shepherd, «algo así como llenar su tanque de combustible en la estación de servicio».
El fluido, entonces, energiza a los peces. Pero también actúa como un fluido hidráulico tradicional, ya que transmite fuerza a la cola y las aletas pectorales. Cuando las bombas empujan el fluido hacia las aletas, se doblan hacia atrás y hacia delante para impulsar el robot. Las aletas pectorales funcionan de la misma manera para guiar a los peces hacia la izquierda y hacia la derecha.
Esto no mueve al robot de manera particularmente rápida: los peces pueden cubrir aproximadamente 1,5 veces la longitud de su cuerpo por minuto. «Definitivamente se lo comerían si estuviera en el océano», dice Shepherd.
Pero la velocidad del robot mejorará, ya que Shepherd y su equipo pueden aumentar el área de superficie de los ánodos y cátodos para mejorar la densidad de potencia. A diferencia de un robot tradicional de cuerpo duro, pueden llenar con celdas de batería donde lo deseen y dejar que la forma blanda del robot se adapte a los componentes adicionales. De este modo, se construye un sistema circulatorio robótico extendido: bombas y baterías que transportan el líquido por todo el robot.
Este sistema tiene algunas limitaciones importantes, especialmente teniendo en cuenta el estado avanzado de la tecnología de iones de litio. «La densidad de potencia es de 30 a 150 veces menos en lo que se observa en comparación con la capacidad de una batería de ión litio», dice el robotista del MIT CSAIL Robert Katzschmann, cuyo pez robot utiliza una batería de ión litio tradicional. Eso significa que el robot de Katzschmann puede moverse 20 veces más rápido que este nuevo pez.
Además, la naturaleza distribuida de este nuevo sistema de energía en los peces implica que no es posible cambiar con facilidad una batería sobre la marcha. «Cada vez que iba al océano, simplemente reemplazaba la batería por una nueva, así que no tengo que esperar para recargar mi prototipo», dice Katzschmann.
Aún así, podría haber un lugar para esta nueva visión de la robótica, junto con los sistemas tradicionales de iones de litio. Hay un montón de peces en el mar, después de todo.
