Poco a poco los robots androides presentados por grandes empresas se han ido adentrando cada vez más en la vida cotidiana a modo de ocio, algo que a muchas personas les ha podido generar cierta preocupación en cuanto a la regulación y control de los mismos. Es por eso que desde el equipo de Google DeepMind han compartido tres nuevos avances que, según revelan, ayudarán a los robots a ser más ágiles a la hora de tomar decisiones, que serán más seguras en relación con el entorno humano.
Entre ellos se presenta un sistema de recopilación de datos de entretenimiento con una serie de leyes que busca asegurarse de que el robot logre realizar las actividades que se le pide actuando en armonía con el comportamiento de los humanos. Como ejemplo, intentan controlar que un robot pueda llevar a un humano algo sin necesidad de llevarse a demás personas por delante.
Para eso, el sistema de recopilación de datos de Google, AutoRT, se presentó para utilizar un modelo de lenguaje visual (VLM) y un modelo de lenguaje amplio (LLM) que trabajan en conjunto para comprender el entorno y, así, adaptarse en los entornos desconocidos y tener la capacidad de afrontar y realizar las tareas y actividades adecuadas al momento.
La Constitución del Robot presentada por la empresa está inspirada en las «Tres Leyes de la Robótica» de Isaac Asimov y se describe como un conjunto de «instrucciones centradas en la seguridad» que son las que se encargan de dirigir al LLM para que evite realizar tareas en las que estén involucrados humanos, animales, objetos afilados o aparatos electrónicos.
La tecnología avanzada de AutoRT
Con intenciones de garantizar la seguridad humana, DeepMind programó a los robots para que se detengan de manera automática si la fuerza que se ejerce sobre sus articulaciones llega a superar cierto límite. Igualmente, agregó un interruptor físico para que los humanos pudiesen desactivarlos en cualquier momento si fuese necesario.
Durante siete meses, Google activó un grupo de 53 robots AutoRT repartidos en cuatro edificios de oficinas diferentes y realizó más de 77.000 pruebas. En la prueba, se encontraban algunos robots que estaban controlados a distancia por humanos así como, robots que funcionan siguiendo un guion o de manera autónoma gracias al modelo de aprendizaje de inteligencia artificial Robotic Transormer (RT-2) de Google.
«Para cada robot, el sistema utiliza un VLM para comprender su entorno y los objetos que tiene a la vista. A continuación, un LLM sugiere una lista de tareas creativas que el robot podría llevar a cabo, como ‘Coloca el bocadillo en la encimera’, y desempeña el papel de responsable de la toma de decisiones para seleccionar la tarea adecuada que el robot debe llevar a cabo», comparte Google en uno de los artículos de su blog.
Entre otra de las novedades tecnológicas presentadas por DeepMind, se tiene a SARA-RT, una arquitectura de red neuronal que fue diseñada para que el robot transformador RT-2 trabaje con mayor precisión y rapidez. También, se ha anunciado el sistema RT-Trajectory que añade contornos 2D para ayudar a los robots a desenvolverse mejor en sus tareas físicas específicas como limpiar alguna superficie.
