¿Y si pudieras alquilar el «cerebro» de un robot igual que se alquila una moto? Ese es, a grandes rasgos, el argumento de Dream Labs, una start-up de San Francisco que acaba de abrir el acceso a su «cerebro» robótico Dream-1 a cualquier desarrollador que disponga de una clave API. La versión más potente cuesta 3 dólares la hora, según SiliconANGLE.
La empresa también se ha beneficiado de una nueva ronda de financiación de 90 millones de dólares. ¿Es este, por fin, el momento en el que los robots baratos se vuelven inteligentes? Veámoslo más de cerca.
¿Qué ha ocurrido exactamente?
El 19 de octubre, Dream Labs anunció una ronda de financiación inicial de 90 millones de dólares liderada por B Capital y Kindred Ventures. A.Capital, Unusual Ventures, Wing VC, SV Angel, Scribble VC y el inversor ángel Adrian Aoun también se sumaron a la operación. Se trata de una cantidad colosal para una ronda de financiación inicial, que suele constituir la primera financiación importante de una empresa.
Al mismo tiempo, la empresa ha abierto al público su API Dream. Una API, o interfaz de programación de aplicaciones, es, en esencia, un puente que permite que un programa se comunique con otro. En este caso, se envían las imágenes captadas por la cámara de un robot, junto con una instrucción redactada en lenguaje natural. A continuación, la API devuelve comandos de control, es decir, las señales de bajo nivel que hacen moverse los actuadores del robot.
El equipo responsable de este proyecto no es ningún novato. Daisy Cai, socia general de B Capital, ha declarado que el equipo «ha llevado a cabo algunos de los trabajos pioneros en el campo del aprendizaje robótico en NVIDIA». Joel Jang es el cofundador y director general. Y la start-up tiene previsto dedicar la mayor parte de sus fondos a la potencia de cálculo, a medida que vaya incorporando nuevas tareas, nuevos robots y nuevos usuarios.
¿Cómo funciona el cerebro del robot Dream-1?
Entrenar a un robot suele implicar recopilar datos sobre una máquina específica, y este trabajo vuelve a empezar desde cero con cada nuevo modelo. Dream-1 adopta un enfoque diferente. Aprende a partir de vídeos en los que se ve a personas realizando tareas cotidianas, como reponer estanterías o empaquetar cajas. A continuación, predice lo que debería suceder a continuación y determina las acciones que el robot debe realizar para lograrlo.
¿Por qué el vídeo? Porque es mucho más fácil de recopilar que los datos específicos de una máquina, lo que permite transferir esos conocimientos de un equipo a otro. En otras palabras, el modelo aprende primero la tarea observando a las personas y, a continuación, la adapta al cuerpo del robot que controla.
En la actualidad, Dream-1 funciona con robots de dos brazos equipados con pinzas paralelas. Se trata de simples pinzas de dos mordazas que se encuentran en muchos brazos robóticos (ya explicamos el funcionamiento de las pinzas robóticas en un artículo anterior). La empresa afirma que no necesita ningún dato adicional para controlar un robot de este tipo, aunque nunca lo haya visto antes. También adapta el modelo a cada uno de sus más de 20 socios de hardware.
Por el momento, las tareas se limitan a la mesa: recoger objetos, colocarlos y doblar la ropa. La empresa anuncia que los robots móviles sobre ruedas y las manos totalmente diestras, similares a las de los humanos, serán los próximos pasos.
¿Por qué es tan importante este avance?
Este es el problema que Dream Labs quiere resolver. Según sus propias estimaciones, más de 5 millones de robots industriales trabajan en fábricas y almacenes de todo el mundo, y la mayoría de ellos solo realizan una única tarea. Enseñar una nueva tarea a un robot puede llevar meses a los especialistas. Y cuando se cambia a un nuevo modelo de hardware, este trabajo vuelve a empezar desde cero.
Al mismo tiempo, el propio hardware se ha abaratado. « El precio de un brazo robótico de alto rendimiento ha pasado de ser el de un coche de lujo al de un ordenador portátil de gama alta», declaró el Sr. Cai a The Robot Report. Los robots con los que trabaja actualmente Dream-1 cuestan entre 2.000 y 10.000 dólares aproximadamente. A modo de comparación, aquí tienes nuestro análisis detallado de lo que los compradores pagan realmente por los robots humanoides.
Por lo tanto, falta el cerebro. Jang lo expresó así: «El hardware está listo. Lo que faltaba era un cerebro que pudiera utilizar cualquier robot». También propuso una analogía muy acertada: «Cuando te subes a un coche de alquiler, no necesitas volver a aprender a conducir». Dream-1 pretende abordar un nuevo robot de la misma manera, para que pueda realizar tareas útiles «en unos minutos, y no en varios meses».
Uno de los primeros usuarios confirma esta afirmación, al menos a título anecdótico. Ryan Chan, director general de MakerMods, empresa que comercializa brazos robóticos de dos brazos por 2.000 dólares, declaró que su robot «estaba operativo en cuestión de minutos y se atrevía a realizar tareas que nunca habíamos programado».
Un momento, ¿3 dólares la hora?
Exacto. Según SiliconANGLE, la versión más potente de Dream-1 cuesta 3 dólares la hora, mientras que una versión más sencilla cuesta 75 céntimos la hora. Los modelos funcionan en centros de datos de todo el mundo; así, los cálculos intensivos se realizan en la nube en lugar de en el propio robot.
Pero eso no es todo. Si tu hardware no es compatible o si deseas una nueva capacidad, Dream Labs ofrece un servicio de personalización. Solo tienes que enviar un pequeño lote de datos de demostración para recibir un modelo a medida en unas horas. SiliconANGLE no ha indicado el precio de este servicio.
Pero lo que más nos gusta es el «Robot Playground». Cualquiera que tenga un navegador puede introducir comandos destinados a un robot real ubicado en las instalaciones de la empresa en San Francisco y ver cómo reacciona en directo. No hace falta comprar ningún robot. Jang declaró: «En lugar de demostraciones retocadas, ofrecemos a los usuarios un modelo funcional que pueden probar ellos mismos, errores incluidos». Sinceramente, resulta refrescante en un sector al que le encantan los vídeos pulidos y muy retocados.
De acuerdo, pero ¿hay que entusiasmarse tanto?
Un poco. Pero mantengamos los pies en la tierra. Las afirmaciones sobre las capacidades provienen de la propia empresa, y el reportaje de SiliconANGLE no mencionaba ni la tasa de éxito ni los resultados de pruebas comparativas. Por lo tanto, aún no sabemos con qué frecuencia Dream-1 consigue realizar una tarea en un robot que nunca ha visto.
La lista de tareas también es bastante limitada por el momento. Recoger, ordenar y doblar la ropa son, sin duda, tareas útiles. Pero están muy lejos del trabajo desordenado e impredecible que los almacenes reales y los hogares encomiendan a un robot. Los robots móviles y las manos antropomórficas también siguen figurando en la hoja de ruta.
Lo interesante es el modelo económico. Dream Labs no vende robots aquí. La empresa alquila más bien esta inteligencia por horas a quien la necesite. Se parece mucho a la forma en que la computación en la nube ha revolucionado el software, y podría facilitar considerablemente el trabajo de los equipos pequeños.
Lo que significa el «cerebro» del robot Dream-1 para los pequeños actores
Ahí es donde la cosa se pone emocionante para países como Armenia. Si un brazo robótico de 2.000 dólares, combinado con un «cerebro» a 3 dólares la hora, puede realizar un trabajo útil, entonces un pequeño taller, un laboratorio universitario o una start-up con recursos modestos puede lanzarse a la experimentación sin necesidad de un presupuesto colosal. El cerebro del robot Dream-1 no sustituirá de la noche a la mañana a un equipo de automatización industrial. Pero podría permitir que muchas más personas se animaran a probarlo. Y gracias a herramientas baratas y disponibles en alquiler, suelen ser aquellos que se inician pronto en el bricolaje los que más aprenden.
He aquí, pues, la pregunta abierta a la que volvemos una y otra vez. Cuando la inteligencia robótica cueste más o menos lo mismo por hora que un café, ¿qué serán lo primero que construyan estos pequeños equipos? Nos encantaría que la respuesta viniera de algún lugar distinto de Silicon Valley.