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Una versión de estas preguntas y respuestas apareció por primera vez en el boletín gratuito de robótica Actuator de TechCrunch. Suscríbete aquí.
Con esta publicación de Deepu Talla, concluimos nuestra sesión de preguntas y respuestas de fin de año sobre robótica. Estuvimos allí en octubre cuando visité la sede de NVIDIA en el Área de la Bahía. Durante más de una década, Talla se ha desempeñado como vicepresidente y director general de Computación integrada y perimetral del gigante de los chips. Ofrece una visión única del estado de la robótica en 2023 y de sus desarrollos futuros. En los últimos años, NVIDIA se ha convertido en una importante plataforma para la simulación, la creación de prototipos y la implementación de robótica.
Preguntas y respuestas anteriores:
![](https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2023/12/NVIDIA-Robotics-Simulation-and-SDG-.jpg)
Autor de la foto: Nvidia
¿Qué papel jugará la IA generativa en el futuro de la robótica?
Ya estamos viendo aumentos de productividad en todas las industrias a través de la IA generativa. Está claro que el impacto de GenAI transformará toda la robótica, desde la simulación hasta el diseño y más.
- Simulación: los modelos podrán acelerar el desarrollo de la simulación y cerrar las brechas entre los artistas y desarrolladores técnicos 3D mediante la creación de escenas, la construcción de entornos y la generación de activos. Estos recursos de GenAI se utilizan cada vez más para la generación de datos sintéticos, la capacitación en habilidades de robots y las pruebas de software.
- IA multimodal: los modelos basados en transformadores mejorarán la capacidad de los robots para comprender mejor el mundo que los rodea, permitiéndoles trabajar en más entornos y completar tareas complejas.
- (Re)programación de robots: Mayor capacidad para definir tareas y funciones en un lenguaje sencillo para hacer que los robots sean más generales/versales.
- Diseño: diseños mecánicos novedosos para una mayor eficiencia, por ejemplo, efectores finales.
¿Qué opinas sobre el factor de forma humanoide?
Desarrollar robots autónomos es difícil. Los humanoides son aún más difíciles. A diferencia de la mayoría de los AMR, que comprenden principalmente los obstáculos a nivel del suelo, los humanoides son manipuladores móviles que requieren IA multimodal para comprender más sobre el entorno que los rodea. Se requiere una increíble cantidad de procesamiento de sensores, control avanzado y habilidades de ejecución.
Los avances en las capacidades de IA generativa para construir modelos fundamentales están haciendo que las capacidades robóticas necesarias para los humanoides sean más generalizables. Paralelamente, estamos viendo avances en simulaciones que pueden usarse para entrenar tanto los sistemas de control basados en IA como los sistemas de percepción.
Después de la fabricación y el almacén, ¿cuál es la siguiente gran categoría de la robótica?
Los mercados donde las empresas están sintiendo el impacto de la escasez de mano de obra y los cambios demográficos seguirán conectándose con oportunidades en la robótica. Esto incluye empresas de robótica que operan en una variedad de industrias, desde la agricultura hasta la entrega de última milla, el comercio minorista y más.
Un desafío clave en la construcción de robots autónomos en diferentes categorías es crear los mundos virtuales 3D necesarios para simular y probar las pilas. La IA generativa también ayudará aquí, permitiendo a los desarrolladores crear entornos de simulación realistas más rápidamente. La integración de la IA en la robótica permitirá una mayor automatización en entornos más activos y menos «amigables con los robots».
¿A qué distancia se encuentran los verdaderos robots de uso general?
Seguimos viendo que los robots se vuelven más inteligentes y capaces de realizar múltiples tareas en un entorno determinado. Esperamos seguir centrándonos en cuestiones específicas de la misión y al mismo tiempo generalizarlas mejor. La verdadera autonomía encarnada para fines generales está más lejos.
¿Despegarán los robots domésticos (más allá de las aspiradoras) en la próxima década?
Contaremos con útiles asistentes personales, cortacéspedes y robots para ayudar a las personas mayores en la vida cotidiana.
La contrapartida que ha obstaculizado hasta ahora a los robots domésticos es cuánto está dispuesto alguien a pagar por su robot y si el robot proporciona ese valor. Los robots aspiradores llevan mucho tiempo ofreciendo una buena relación calidad-precio y, por lo tanto, son populares.
Además, a medida que los robots se vuelvan más inteligentes, las interfaces de usuario intuitivas serán clave para una mayor adopción. Los robots que puedan mapear su propio entorno y recibir instrucciones por voz serán más fáciles de usar para los usuarios domésticos que los robots que requieren cierta programación.
La siguiente categoría en despegar probablemente se centrará inicialmente en las zonas exteriores, como el cuidado autónomo del césped, por ejemplo. Otros robots domésticos, como los asistentes personales o de atención médica, son prometedores, pero deben superar algunos de los desafíos interiores que se encuentran en entornos domésticos dinámicos y no estructurados.
¿Qué historia/tendencia importante de la robótica no se cubre lo suficiente?
La necesidad de un enfoque de plataforma. Muchas nuevas empresas de robótica no logran escalar porque construyen robots que se adaptan bien a una tarea o entorno específico. Para lograr una viabilidad comercial a gran escala, es importante desarrollar robots que sean más generalizables, es decir, que puedan agregar rápidamente nuevas capacidades o transferir capacidades existentes a nuevos entornos.
Los ingenieros en robótica necesitan plataformas con herramientas y bibliotecas para entrenar y probar la IA para robótica. La plataforma debería proporcionar capacidades de simulación para entrenar modelos, generar datos sintéticos y probar toda la pila de software de robótica, con la capacidad de ejecutar los modelos de IA generativa más recientes y emergentes directamente en el robot.
Las empresas emergentes y de robótica exitosas del mañana deberían centrarse en desarrollar nuevas capacidades robóticas y tareas de automatización, aprovechando todo el alcance de las plataformas de desarrollo de extremo a extremo disponibles.
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