La Administración Federal de Aviación (FAA) estima que el número de drones no comerciales, recreativos y de aficionados alcanzará los 1,48 millones en 2024 sólo en Estados Unidos. En el ámbito empresarial y en el de la Administración, cada vez más se utilizan como herramientas industriales y de apoyo a la seguridad pública, salvan vidas, ahorran dinero y mejoran la seguridad. El debate ahora mismo consiste en armonizar los intereses de todas las partes en un espacio aéreo cada vez más ocupado y, obviamente, en hacerlos compatibles con los de los organismos encargados de hacer cumplir la ley.
En Estados Unidos, se trabaja intensamente en la introducción de una normativa de identificación remota de drones, dirigida a aumentar la seguridad para todos los usuarios del espacio aéreo. La reciente Cumbre del Espacio Aéreo Avanzado ha analizado la brecha actual que existe entre los espacios de aviación tripulados y no tripulados y los caminos necesarios para unir a las dos partes. Se habla ya de cómo mejorar la aceptación pública de los drones y de los vehículos eVTOL (Electric Vertical Take-Off and Landing), en especial cuándo podemos esperar que comiencen los servicios de taxi aéreo.
Será uno de los impulsores de la fuerte dinamización de la industria de fabricantes de vehículos autónomos que se avecina. Otro movilizador tiene como protagonista al sector de Defensa, en un contexto de polarización de bloques a nivel global. La subsecretaria de Defensa de EEUU, Kathleen Hicks, acaba de anunciar la iniciativa Replicator recibida como un aldabonazo para una ola potente de reindustrialización.
La idea es integrar miles de sistemas autónomos y no tripulados en el Ejército norteamericano de forma inmediata, en apenas 18 a 24 meses, para poder frente al desafío que representa ya China. Desde pequeños aviones no tripulados hasta buques de guerra de gran capacidad, el Gobierno de Xi Jinping está construyendo a un ritmo que no sólo deja atrás a Estados Unidos, sino que lo está poniendo en una desventaja grave.
“Si queremos tener alguna posibilidad de tener éxito con nuestra política de disuasión –evitar una situación en la que nos veamos obligados a decidir si defendemos o no la democracia en el Mar de China Meridional– debemos actuar más rápido con la integración de tecnologías avanzadas y la reconstrucción de nuestra capacidad de fabricación industrial”, acaba de decir la la Asociación Internacional de Sistemas de Vehículos Sin Tripulación (AUVSI), a través de su director de defensa, Michael Robbins.
Esa explosión de nuevas capacidades industriales que se avecina en vehículos y sistemas físicos autónomos, con el frente civil y el militar tirando con fuerza, tendrá un impacto impresionante en el ámbito de la innovación. El Toyota Research Institute (TRI) acaba de presentar un singular enfoque de inteligencia artificial (IA) generativa, basado en un sistema de política de difusión desarrollado en sus laboratorios, para enseñar a los robots nuevas habilidades de forma rápida y segura.
Este avance mejora significativamente la utilidad de los robots y es un paso hacia la construcción de modelos extensos de comportamiento (Large Behavior Model), análogos a los modelos extensos de lenguaje (Large Language Model) que recientemente han revolucionado la IA conversacional. “Nuestra investigación en robótica tiene como objetivo amplificar a las personas en lugar de reemplazarlas”, dice Gill Pratt , director ejecutivo de TRI y científico jefe de Toyota Motor Corporation.
Según explica el Toyora Research Institute, las técnicas de vanguardia anteriores para enseñar a los robots nuevos comportamientos eran lentas, inconsistentes, ineficientes y, a menudo, se limitaban a tareas estrechamente definidas realizadas en entornos muy restringidos. Los desarrolladores de robótica necesitaban pasar muchas horas escribiendo código sofisticado y utilizando numerosos ciclos de prueba y error para programar comportamientos.
El modelo diseñado por TRI ya ha enseñado a los robots más de 60 habilidades difíciles utilizando el nuevo enfoque, incluidas las de verter líquidos, usar herramientas y manipular objetos deformables. Estos logros se lograron sin escribir una sola línea de código nuevo; el único cambio fue proporcionar nuevos datos al robot. El instituto se ha fijado el ambicioso objetivo de enseñar cientos de nuevas habilidades antes de que acabe este año y 1.000 a lo largo de 2024.
La clave es que se puede enseñar a los robots a funcionar en nuevos escenarios y realizar una amplia gama de comportamientos. Estas habilidades no se limitan simplemente a elegir y colocar, a recoger objetos y colocarlos en nuevas ubicaciones. Los robots del TRI ahora pueden interactuar con el mundo de maneras más variadas y con mayor aportación de valor, lo que algún día permitirá que apoyen a las personas en situaciones cotidianas y en entornos impredecibles y en constante cambio.
“Las tareas que estoy viendo realizar a estos robots son simplemente asombrosas; hace un año, no habría predicho que estuviéramos cerca de este nivel de destreza diversa“, comenta Russ Tedrake, vicepresidente de Investigación en Robótica del TRI y profesor Toyota de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, Aeronáutica y Astronáutica e Ingeniería Mecánica en el MIT.
Lo que resulta más llamativo de este nuevo enfoque es la velocidad y la fiabilidad con la que se pueden agregar nuevas habilidades: funcionan directamente a partir de imágenes de cámaras y sensores táctiles, utilizando solo representaciones aprendidas. Gracias a ello, los robots pueden responder adecuadamente incluso en tareas que involucran objetos, telas y líquidos deformables, todo lo cual tradicionalmente ha sido extremadamente difícil para ellos.
