Embodied AI

La Embodied AI es la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial integrada en sistemas físicos. Esto incluye, por ejemplo, robots u otras máquinas autónomas. La forma de IA utilizada aquí in­ter­ac­túa di­re­c­ta­me­n­te con el entorno y utiliza señales se­n­so­ria­les para tomar de­ci­sio­nes en tiempo real y tra­du­ci­r­las en acciones.

La Embodied AI combina la pe­r­ce­p­ción, el apre­n­di­za­je y la mo­tri­ci­dad, lo que permite realizar tareas que requieren una estrecha relación entre análisis y acción. Esto permite in­ter­ac­cio­nes complejas en entornos dinámicos. A co­n­ti­nua­ción, te ex­pli­ca­mos cómo funciona la Embodied AI y dónde se aplica.

¿Cómo funciona la Embodied AI?

Las ventajas de la Embodied AI se deben a la in­te­gra­ción de la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial (IA) en sistemas físicos, como drones o robots de servicio. Los sistemas in­ter­ac­túan di­re­c­ta­me­n­te con el entorno, lo que es posible gracias a la in­ter­ac­ción de distintos co­m­po­ne­n­tes. El objetivo de combinar di­fe­re­n­tes aspectos es llevar a cabo tareas complejas de forma eficiente y autónoma. Los aspectos ne­ce­sa­rios para ello incluyen:

• Sensores: son ese­n­cia­les para que la IA funcione. Las cámaras, los mi­cró­fo­nos o los sensores hápticos perciben el entorno físico y registran datos sobre la luz, el sonido, el tacto y el mo­vi­mie­n­to.
• Pro­ce­sa­mie­n­to de datos: los datos recogidos suelen pro­ce­sar­se en tiempo real mediante apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co y redes neu­ro­na­les. La IA aprende a reconocer patrones a partir de los datos recogidos para tomar de­ci­sio­nes y reac­cio­nar ante nuevas si­tua­cio­nes.
• Ha­bi­li­da­des motoras: los datos pro­ce­sa­dos co­n­s­ti­tu­yen la base de todos los procesos de toma de de­ci­sio­nes de la IA en cuanto a las ha­bi­li­da­des motoras. Se utilizan para controlar motores, piezas móviles o ar­ti­cu­la­cio­nes, que luego realizan acciones físicas. Por ejemplo, agarran objetos, se desplazan por el entorno y se adaptan a co­n­di­cio­nes ca­m­bia­n­tes.
• Re­tro­ali­me­n­ta­ción: la Embodied AI utiliza a menudo bucles de re­tro­ali­me­n­ta­ción, de modo que los re­su­l­ta­dos de las acciones se evalúan in­me­dia­ta­me­n­te y se utilizan para adaptar co­m­po­r­ta­mie­n­tos po­s­te­rio­res. De este modo, los sistemas mejoran co­n­ti­nua­me­n­te sus ca­pa­ci­da­des y pueden reac­cio­nar ade­cua­da­me­n­te a entornos dinámicos.

¿En qué ámbitos se utiliza la Embodied AI?

Ac­tua­l­me­n­te ya hay un gran número de apli­ca­cio­nes en ámbitos muy di­fe­re­n­tes en los que la Embodied AI tiene un gran potencial. Estos ámbitos se be­ne­fi­cian de la co­m­bi­na­ción de la in­ter­ac­ción física con la toma de de­ci­sio­nes autónoma:

• Industria y fa­bri­ca­ción: la Embodied AI aparece a menudo en forma de robots in­du­s­tria­les que pueden uti­li­zar­se, por ejemplo, para trabajos de soldadura, envasado o control de calidad. Los robots apoyan o su­s­ti­tu­yen ac­ti­vi­da­des humanas monótonas o pe­li­gro­sas mediante una apli­ca­ción precisa en las áreas pe­r­ti­ne­n­tes.

• Lo­co­mo­ción autónoma: existen varios usos po­te­n­cia­les de la IA en el tra­n­s­po­r­te por carretera, por ejemplo, en el tra­n­s­po­r­te de me­r­ca­n­cías o en la movilidad urbana del tra­n­s­po­r­te de pasajeros. Los coches, autobuses o camiones autónomos, así como los drones utilizan el apoyo de la IA para navegar por entornos complejos, analizar las si­tua­cio­nes del tráfico y, de esta forma, poder reac­cio­nar ante im­pre­vi­s­tos.

• Sanidad: la IA no solo se utiliza en medicina para analizar mejor los datos de las re­so­na­n­cias ma­g­né­ti­cas u otros métodos de dia­g­nó­s­ti­co. Los robots también ayudan en diversos ámbitos como en ope­ra­cio­nes, en el cuidado y la reha­bi­li­ta­ción. Esto mejora la atención al paciente y reduce la carga del personal médico.

• Re­s­tau­ra­ción y servicios: en re­s­tau­ra­n­tes, hoteles, ae­ro­pue­r­tos e in­s­ta­la­cio­nes públicas, los robots asistidos por IA pueden recibir a los clientes y pro­po­r­cio­nar­les in­fo­r­ma­ción. Incluso las funciones avanzadas de limpieza o la entrega de me­r­ca­n­cías son ya ámbitos típicos de apli­ca­ción de los ayudantes autónomos.

• Logística de almacén: aquí es donde los robots se encargan de tareas como la recogida y el tra­n­s­po­r­te de me­r­ca­n­cías y la gestión de los niveles de exi­s­te­n­cias, au­me­n­ta­n­do así la efi­cie­n­cia y precisión en toda la cadena de su­mi­ni­s­tro.

• Hogar in­te­li­ge­n­te o au­to­ma­ti­za­ción del hogar: en las apli­ca­cio­nes do­mé­s­ti­cas, las as­pi­ra­do­ras y los robots co­r­ta­cé­s­ped son un ejemplo común del uso de la Embodied AI en el hogar. Estos robots también utilizan la IA para escanear el entorno y reac­cio­nar ante los ob­s­tácu­los durante sus ac­ti­vi­da­des.

¿Cuál es el estado actual de de­sa­rro­llo de la Embodied AI?

El nivel de pe­r­fe­c­cio­na­mie­n­to de la te­c­no­lo­gía ha mejorado no­ta­ble­me­n­te en los últimos años y sigue en constante proceso de in­no­va­ción. El de­sa­rro­llo de la IA es es­pe­cia­l­me­n­te evidente en los si­guie­n­tes ámbitos:

• Robótica y te­c­no­lo­gía de sensores: los robots modernos utilizan ahora sensores avanzados que permiten un re­co­no­ci­mie­n­to preciso del entorno. Esto permite a los sistemas asistidos por IA reconocer objetos, evitar ob­s­tácu­los y, por tanto, realizar tareas complejas.
• Vehículos autónomos: los vehículos autónomos ya son capaces de realizar una gran variedad de tareas en entornos co­n­tro­la­dos, como fábricas. En el tráfico en ca­rre­te­ras, la IA se enfrenta co­n­ti­nua­me­n­te a retos im­pre­vi­s­tos que pueden so­lu­cio­nar­se cada vez con mayor eficacia mediante la formación continua y el análisis y la eva­lua­ción de los datos exi­s­te­n­tes.
• Capacidad cognitiva: los al­go­ri­t­mos cada vez más avanzados ga­ra­n­ti­zan que la IA aprenda más de la ex­pe­rie­n­cia y, por tanto, sea más capaz de adaptarse a si­tua­cio­nes dinámicas y complejas. Muchos de los sistemas que se utilizan hoy en día siguen siendo re­la­ti­va­me­n­te es­pe­cia­li­za­dos y adaptados a un campo de tareas cla­ra­me­n­te definido, lo que significa que aún no se puede trazar un mapa completo de la fle­xi­bi­li­dad del re­n­di­mie­n­to humano.
• In­ter­ac­ción con las personas: los robots y los sistemas de IA se de­sa­rro­llan cada vez más ce­n­trá­n­do­se en el factor humano para poder ayudar en tareas de asi­s­te­n­cia, de servicio o do­mé­s­ti­cas. Los avances en el pro­ce­sa­mie­n­to del habla y el re­co­no­ci­mie­n­to emocional son im­po­r­ta­n­tes en este sentido. Los sistemas di­s­po­ni­bles en la ac­tua­li­dad siguen teniendo di­fi­cu­l­ta­des para in­te­r­pre­tar co­rre­c­ta­me­n­te contextos sociales y emo­cio­na­les complejos.

¿Qué ejemplos hay de apli­ca­ción práctica de la Embodied AI?

Algunas empresas conocidas no solo han realizado pruebas de campo iniciales, sino que además de crear pro­to­ti­pos en este campo, ya han ensayado casos de uso cotidiano. Entre algunas de estas empresas cabe destacar:

• Boston Dynamics: un robot de cuatro patas, llamado Spots, se utiliza en obras de co­n­s­tru­c­ción para tareas de in­s­pe­c­ción, ca­r­to­gra­fía y su­pe­r­vi­sión, entre otras. El robot puede maniobrar en entornos complejos y des­es­tru­c­tu­ra­dos en los que la in­te­r­ve­n­ción humana es difícil o incluso arrie­s­ga­da.
• Amazon Robotics: Amazon utiliza robots autónomos en sus almacenes para recoger y tra­n­s­po­r­tar me­r­ca­n­cías. Los robots navegan por los almacenes y optimizan así los procesos de la cadena logística.
• Intuitive Surgical: en cirugía, el robot Da Vinci facilita la rea­li­za­ción de pro­ce­di­mie­n­tos precisos y mí­ni­ma­me­n­te invasivos. Aquí se utiliza una co­m­bi­na­ción de control por parte de un cirujano humano y la Embodied AI, in­te­gra­n­do la intuición humana con la precisión robótica.

Co­n­clu­sión: la Embodied AI ofrece un enorme potencial

La Embodied AI puede uti­li­zar­se para realizar muchos procesos y tareas en ocasiones difíciles o pe­li­gro­sas con la ayuda de máquinas y robots. La ejecución precisa y la ma­nio­bra­bi­li­dad cada vez mejor en si­tua­cio­nes dinámicas y complejas son puntos de partida para otras posibles apli­ca­cio­nes que reduzcan la carga que soportan las personas.