"Habrá un robot humanoide industrial en 2027 por 5.000 dólares y para casa por 1.500" 4ni41

“Estamos en 2025… entonces, le pongo fecha al robot [humanoide] para la industria a 5.000 dólares en 2027. Por 5.000 dólares tendrás un robot para la empresa que pongas con tu amigo, para fabricar vino casero”, asegura Luis Sentis, emplazándonos para volver a hablarlo dentro de dos años, después de estimar también que un robot humanoide doméstico costará unos 1.500 dólares.

Luis Sentis, con un impresionante currículum académico iniciado en la Politécnica de Cataluña, en su natal Barcelona, es profesor de ingeniería espacial y mecánica en la Universidad de Texas (en Austin) y contratista de la NASA. Es cofundador y asesor científico de Apptronik, una compañía con sede en Austin, creada en 2016 y dedicada a la inteligencia artificial, robótica y automatización industrial, que ha levantado ya 383 millones de dólares en financiación. Trabaja para la NASA y para DARPA, la agencia de desarrollo científico y tecnológico del Ejército de Estados Unidos.

DISRUPTORES-EL ESPAÑOL conversó con él, junto con una colega mexicana, durante la conferencia 3DExperience de Dassault Systèmes en Houston, tras una presentación en la que se centró en el fascinante mundo de los robots antropomórficos. Apptronik está desarrollando uno llamado Apolo, de 1,70 de estatura y capaz de levantar hasta 25 kilos. Sus creadores lo describen como el futuro “iPhone de los robots”.

Visita a la ‘cuna’ de los robots que automatizan el empaquetado, etiquetado y distribución de Amazon

Y la conversación, realmente apasionada, llega al momento más candente, esa impactante declaración que abre estas líneas, justo cuando se están acabando los minutos concedidos para la entrevista y después de expresar Sentis su empeño en que un robot sea capaz de moverse sin causar inconvenientes entre las personas. Encima, será tan barato como un electrodoméstico, según sus palabras.

“A mí me gusta mucho el uso doméstico, pero hay menos dinero de los inversores, que, por lo que sea, están invirtiendo más en el robot industrial. O sea, ahora mismo, en el humanoide industrial”, confiesa Sentis. “Es lo que decía [en su presentación]: hay 50.000 millones de capitalización en el mercado de robots humanoides en Estados Unidos. No sé en China. [esos millones] Son para manufacturación, logística y todo eso. El robot de casa es lo que todos estamos buscando, pero es más difícil penetrar el B2C [negocio directo con el cliente final] que el B2B [negocio entre empresas]”.

“Y luego, hay que esperar un poco, no creo que mucho, para que las economías de escala bajen. A un robot casero yo lo pongo 1.500 dólares de precio. Y al robot industrial le pongo 5.000”, declara Sentis de corrido, dejando al periodista con la boca abierta y apenas un ladrido a la americana como respuesta. “¡Guau!”. “Sí… Bueno, si piensa en el bill of materials [coste de los materiales] de un coche… te compras un Volkswagen y los materiales son 5.000 euros”, prosigue, implacable con los números.

“La mitad es el precio del metal: dos dólares por kilogramo de acero o de aluminio. Quizás tienes una tonelada y pico de acero. O sea, el precio del material es casi el del metal. Pero el robot tiene muy poco metal de 70 a 40 kilos… El precio de los materiales acabará bajando a los 700… ¿Qué digo?, a los 70 u 80 dólares. Todo lo demás es el añadido del mantenimiento. El overhead, las campañas y todo lo demás…”.

“Yo veo un futuro muy inmediato de robots humanoides a 5.000 en la industria, los grandes [capaces de levantar] 17 kilogramos”, reafirma. “Y en la casa, a 1.500. Si tú le dices a alguien: oye, ¿quieres un robot que te lava los platos y te haga la ropa…? Y te responde ‘no, que me costará 100.000 dólares’. Entonces le dices, sólo te vale 1.500 dólares… Cualquier persona en la tierra contestará ‘¡dámelo! ¡Si funciona, dámelo!’”.

Fue cuando le emplazamos a ponerle fecha y Sentis se atreve a soltar el pronóstico y el reto ya citados: “Apuntátelo y nos llamamos…”, nos reta. “Está todo grabado…”.

Retos de la robótica 25144r

Antes de eso, la sabrosa conversación había empezado por analizar los desafíos actuales de la robótica y los robots humanoides.

“Se puede ver desde el punto de vista del mercado, de la industria. Más de las empresas medianas y pequeñas que de las grandes… Evidentemente, Amazon tiene ahora 750.000 robots no humanoides, pero poco a poco va tirando de ellos también”, explica, para lanzar un ejemplo sobre “los negocios pequeños”. “Suponga un par de amigos de la Universidad que quiere montar un negocio, no sé, de fabricar tequila o cerveza. Y son solamente dos personas. Se lo van a pensar, porque el trabajo es muy difícil, no sólo por la inversión de capital: el embotellado, limpiar las máquinas de la destilación, es mucho el trabajo, el día a día, ¿no? Entonces, esto [la robótica], es un poco la tirada adelante”.

“Para crear la industria que necesitamos, no hace falta que sean empresas enormes”, continua. “El 90% de los negocios de manufacturación son industrias pequeñas que se llevan el 50% de los beneficios. El otro 50%, es para el 10% de empresas que queda, que son las grandes”.

“Y al final, es la productividad. Hoy estamos definidos por el nivel económico, por la productividad. Y La productividad física industrial está definida por el tiempo que tardas en hacer una cosa y el número de horas que trabajas. Las personas tienen limitaciones. Estos son los desafíos”.

El acelerador para la comunicación entre robots que emula la rapidez y eficiencia del cerebro humano

Sentis entiende que, hasta hace poco, “la tecnología no estaba lista, pero ha habido mucha aceleración. Estamos surfeando la ola de la IA. Sin la IA, la robótica no estaría en el mismo sitio. El aprendizaje de los humanoides y de los robots está cambiando para siempre. Y no, no es ciencia ficción: enseñas al robot solamente con unos guantes que tienen unas manos mecánicas y tú básicamente lo controlas como si fuera un videojuego”.

“No son guantes ápticos”, advierte. “Tú haces tus cosas”, detalla. “Por ejemplo, estás en una empresa de fabricación de chips, tienes que coger unos cassettes, o lo que sea, de chips. En lugar de agarrarlo con tu mano, lo agarras con esta mano artificial, que tiene una cámara y un sensor de posición global. Lo repites un par de veces y el robot lo ha aprendido”.

Insiste en que hay que hablarle al robot –y siempre, durante la conversación, estamos refiriéndonos a robots de tipo humanoide- como parte de su entrenamiento. Y en la importancia de usar tecnología de gemelo digital. O ‘gemelo virtual’, según la terminología preferida por Dassault Systèmes.

“Dassault es muy bueno con el gemelo digital”, apunta, alabando al anfitrión del evento.

“Cuando estás [enseñándole al robot] cocina, o el proceso de mover un contenedor a otra máquina, lo ajustas y siente la fuerza [para sujetarlo] con el interface. Pero también con el gemelo digital puedes enseñarle la habitación y decirle ‘mira, esta es la mesa donde yo trabajo, te la paso un momento, y yo me siento aquí’. Es muy importante, que le hables y le enseñes al mismo tiempo, porque es un gemelo digital con una narrativa. No una grabación de voz que sea una generalización. Es una interpretación con los tokens del deep learning para aprender la composición de todo el espacio e incluso la jerarquía”.

“Yo podría decirle: esta señora es Valeria, que es una periodista”, indica Sentis, mirando a la colega mexicana. “Y ya lo habría aprendido. ‘Trabaja conmigo. Ella se ocupa de eso, yo me ocupo de esto…’, y eso también lo aprende. Es decir, [en el aprendizaje interviene] también el gemelo digital de las personas…”.

Proyecto con la US Navy 2s1033

“Esto es un proyecto real. No especulo”, aclara rápidamente. “Lo tengo financiado por la Armada americana, que tiene sus barcos y mucho equipamiento, máquinas diésel, bombas, repartos eléctricos, que está más allá de los 30 o 40 años. Y los marineros permanecen sólo tres o cuatro años. Son cosas que se van olvidando y el que llega nuevo se pregunta, ¿esta cosa qué es? El aprendizaje con el digital twin pasa de generación en generación. Incluso un robot le podría decir a un marinero que llega nuevo ‘yo sé reparar esta máquina, te voy a enseñar cómo se hace’. Es un gemelo digital más avanzado”.

Es decir, es un tipo de enseñanza de doble dirección, le planteamos…

“Exacto, no es sólo el humano [el que enseña]. Es un archivo de información, como algo más poético, para que un robot de aquí a mil años se acuerde de cómo funciona la ciudad”, sonríe, mientras divagamos sobre algunos mitos literarios de la robótica.

Respecto a los ingredientes de ese entrenamiento, en el que se incluyen IA generativa y tradicional, machine learning y deep learning, Sentis subraya que él prefiere “comprimirlo” todo.

“La visión clásica de los últimos 60 años ha sido que hay un razonamiento, un planeador de movimiento y un sistema ejecutivo que controla la máquina. A mí me gusta colapsarlo un poco en la teoría de control, que vale tanto para comunicaciones de radio como para la artillería. Todo el mundo ha querido tener un sistema de artillería que se dirija automáticamente, ¿no?”.

Luis Sentis, cofundador y asesor científico de Apptronik, durante la entrevista. Julio Miravalls

“La información que le dabas al sistema automático era una posición, una coordenada, y lo convertía en un movimiento, un seguimiento. En los últimos diez años hemos visto que la cámara se ha convertido en un observatorio. Y es muy distinto de una coordenada. Una cámara tiene un millón de píxeles. Si tienes nueve cámaras son nueve millones de píxeles y a cada uno le tienes que dar una información. Con los sistemas de compresión y convolutional networks [redes neuronales] ahora es el sistema de control que te da la ventaja de eliminar el sistema de razonamiento a nivel alto y lo conviertes todo en una reacción muy rápida”.

Poniéndolo a pie de calle, Sentis añade que “eso es un poco lo que permite a las personas entrar a un autobús: ‘¡ay, perdone!’, das un codazo, y avanzas. No, razonas como si escribieras un libro. Un codazo inmediatamente lo transformas en una reacción a través de un sistema de visión que está muy conectado a tu sistema motor…”.

“Estoy intentando esta conexión [en los robots]. Lo que estoy intentando -y hay otros que también lo intentan-, es conectar el diálogo al sistema de motor, con una idea de seguridad. Si tienes un niño pequeño al lado y le pisas, el niño dice ‘¡ay!’. No vas a escribir un libro sobre eso. Tienes que responder inmediatamente, en milisegundos. Entonces elimino el sistema de razonamiento y lo llevo al nivel de control”.

Los robots viajan en metro 5320v

“Los tokens que se generan en el aprendizaje con voz, con imagen y con el estado de las coordenadas de dónde están los brazos, las piernas y todo, se combina y se convierte en un sistema nuevo de control automático. Esto no elimina que haya sistemas de razonamiento a nivel más alto. El gemelo digital aún se necesita. Pero si cada vez que pisas a un niño tienes que acudir a él, no vas a no vas a tener el nivel de seguridad que necesitas y la capacidad de reacción”.

El cofundador de Apptronik no teoriza: “Ahora estamos trabajando en un proyecto en el que los robots tienen que coger el autobús público o el metro. Se van a Madrid, Barcelona o a Londres, entran y está lleno. Tienen que cruzar y ofrecer unas reacciones tan rápidas, un sistema reactivo tan rápido, como las personas”.

“Ahí también añadimos el razonamiento sobre el o. Y hay cosas alucinantes que están ocurriendo en varios laboratorios: infiltrarse en un sitio muy estrecho entre personas, y abrirse territorio, pedir perdón…” dice, poniéndose retóricamente en el lugar del robot. “El pedir perdón también es una cosa reactiva. No puedes acudir a un gemelo digital. Haces un poco de daño y lo notas enseguida…. Estamos razonando si le estamos haciendo daño a una persona. O sea, la fuerza que hacemos sobre la persona y la parte de la persona que estamos tocando”.

“Darle un codazo en la cabeza a alguien es muy distinto que darle un codazo en la mano, ¿no? Y todo eso, con una reacción muy rápida. Esto abre la puerta a que si envías tu robot [vuelve a dirigirse a la colega] desde un barrio en México DF hasta el otro, pues no necesitas un sistema [de transporte] especializado. Va y coge el metro”.

En cuanto al proceso de entrenamiento, Sentis incide en que no todo funciona como en la IA generativa.

“Hay muchos datos en el mundo, sobre todo de texto. Libros codificados, muchas imágenes, bastante vídeo… pero, cuando buscas datos de movimiento, datos de fuerza, pues no hay. Nadie lo ha medido poniendo sensores a personas en los autobuses. No hay miles de terabytes de datos. Apenas megabytes, o gigabytes, con experimentos locales. Con suerte, que no sean en una sola localidad, sino en varios setups”.

“Esto tienes que aumentarlo e imaginarte otros estados de los que no has conseguido datos”, continua. “Con el sistema generativo, tienes unos cuántos casos. Conviertes el ejemplo en 35 veces, o en 2.000 veces, pero no en siete millones... A esto le añades ruido, hasta que se convierte en un sistema completamente aleatorio. Y luego, cuando entra en un nuevo autobús que no ha visto nunca, mira la situación y mide las trayectorias quitando el ruido para esta situación particular. Lo que ha aprendido es el patrón de quitar ruido y esto inmediatamente le da la trayectoria”.

“Esto está ocurriendo ahora, mientras hablamos. Las trayectorias eran muy difíciles de computar. Antes tenías que computar a otras personas, dónde estabas, todas las posibilidades, todos los ángulos… Ahora es un sistema de ‘recompensa’ que se hace muy rápido”.

Sobre la “fascinante” tecnología de IA generativa, Sentis lamenta en tono jocoso que no se le ocurrió a él. “¡Ya me hubiera gustado!”. Pero el mundo en el que él se mueve también resulta fascinante, con robots que imitan la forma del ser humano: “Es que hay una parte en la que el ser humano, que somos grandes manipuladores físicos, está ya muy optimizado: el número de dedos que tenemos, los grados de libertad de las manos, la posibilidad de agacharse, que nos da una flexibilidad increíble…”.

 El robot debe sentarse 1v205f

Argumenta Sentis que la pérdida de una mano “fastidia mucho”, por el modo en que optimiza el trabajo, además de considerar otras funcionalidades del cuerpo humano. Refiriéndose a los robots, “esto sólo se puede conseguir con antropomorfismo. Ahora bien, que la rodilla se doble exactamente igual o para el otro lado, o no sé qué, es una cuestión de estética. Hay libertad para hacerlos [a los robots] más altos, más bajos… A mí me gusta que sea más bajo que yo, porque si me cae encima lo paro, como a un niño. Pesa menos”.

“Hay otra gente a la que le gustan más los ‘terminators’. Evidentemente, pueden llevar más peso. Si quieres un robot que lleve más de 17 kilos, esos robots pueden. Pero estábamos en la velocidad de movimiento, la habilidad de manipular cosas muy pequeñitas, como un tornillo… esto lo que llamo antropomorfismo”.

Sentis añade otro prisma: “Personalmente me gusta que en las caras, que son negras y no ves nada, pues ver una sonrisa, aunque sea digital. Un guiño. Me sorprendió hace muchos años que a la gente no le importaba demasiado si los ojos de los robots se movían, lo que importaba era si se cerraban y abrían. El robot estaba ahí, de repente cerraba los ojos y la gente decía ‘¡oh, está vivo!’.  Causaba sorpresa”.

ite que es sobre todo una cuestión de marketing, como “cuando Apple sacó los iMac de colores”, pero se encomienda al mercado: “si haces uno cuadrado y otro redondo y se vende más el cuadrado, pues sea el cuadrado”.

Hay otros aspectos más relevantes para esa máquina inminente. Este periodista pregunta si le parece que la gran ventaja del robot humanoide, para mezclarse con la gente y ayudar en todo tipo de tareas, será la capacidad de caber y acomodarse en cualquier espacio donde pueda hacerlo una persona. Incluso sentarse al volante de un coche y conducirlo.

Sentis asiente y profundiza: “Sentarse es muy importante para un robot humanoide. Esa historia de que se quedan ahí de pie, como pasa en las películas, no es lo que debe ser. Se va a sentar en una silla hasta que lo requieras”, sentencia.

“Los humanos estamos enamorados de los humanos”, concluye Sentis. “Nos gusta mirar las caras. Estamos acostumbrados a mirar a los ojos, las caras, las manos, cómo nos movemos… y nos gusta reconocer, utilizar nuestros sentidos. Y adivinar la edad. Somos afines a nuestra biología”.