En un momento en el que la robótica atrae tanta atención, ver al robot Atlas de Boston Dynamics entrenando o al último humanoide de Figure cargando una lavadora, es fácil pensar que la revolución robótica ya está aquí, y que perfeccionar el software de inteligencia artificial (IA) parece ser el único desafío desde el exterior. Sin embargo, los gigantes de la industria saben que hay problemas más profundos que resolver.
La división de robótica de Sony señaló, en su búsqueda de colaboraciones de investigación, que los actuales robots humanoides y biónicos tienen un "número limitado de articulaciones", y sus movimientos difieren de los de los seres que imitan, lo que reduce su valor. Sony instó a desarrollar nuevos "mecanismos de estructura flexible", es decir, cuerpos físicos más inteligentes, para crear el movimiento dinámico que falta.
Actualmente, el diseño de robots humanoides gira en torno a la filosofía de software "cerebro primero", que controla todo de manera centralizada, lo que resulta en un rendimiento físico poco natural. Los atletas se mueven con gracia y eficiencia gracias a sus articulaciones flexibles, columna vertebral ágil y tendones similares a resortes, mientras que los humanoides están formados por componentes rígidos como metal y motores, conectados por articulaciones con grados de libertad limitados. Para superar su propio peso e inercia, los robots necesitan realizar millones de correcciones diminutas y que consumen energía cada segundo; incluso los humanoides más avanzados solo pueden funcionar unas horas antes de agotar la batería. Por ejemplo, el robot Optimus de Tesla consume unos 500 vatios por segundo al caminar, mientras que un humano consume solo unos 310 vatios por segundo al caminar rápido. El robot gasta casi un 45% más de energía para tareas simples, lo que es ineficiente.
Esta filosofía "cerebro primero" conduce a rendimientos decrecientes. Un cuerpo poco natural requiere un cerebro de supercomputadora y numerosos actuadores potentes, lo que hace que el robot sea más pesado y consuma más energía, agravando el problema que se pretendía resolver. Tomando como ejemplo al Optimus de Tesla, aunque es lo suficientemente inteligente como para doblar una camiseta, las demostraciones revelan sus debilidades físicas: manos rígidas, falta de sensores, y dependencia de una potente visión y un cerebro de IA para planificar movimientos. Podría fallar ante una camisa arrugada en una cama desordenada, ya que su cuerpo carece de la inteligencia física para adaptarse a estados impredecibles del mundo real. El nuevo robot totalmente eléctrico Atlas de Boston Dynamics realiza movimientos amplios, pero no puede caminar con confianza sobre rocas cubiertas de musgo o atravesar ramas densas, porque sus pies no pueden sentir el terreno y su cuerpo no puede doblarse y recuperarse. Esta es también la razón por la que estos robots han permanecido en su mayoría como plataformas de investigación y no como productos comerciales durante años.
Los líderes de la industria no han adoptado un enfoque diferente, en parte porque las principales empresas de robótica actuales son esencialmente compañías de software e IA, expertas en utilizar la computación para resolver problemas, y la cadena de suministro global apoya esta filosofía. Por otro lado, crear cuerpos robóticos con inteligencia física requiere un ecosistema de fabricación completamente nuevo, arraigado en materiales avanzados y biomecánica, que actualmente no está lo suficientemente maduro para operar a escala. Cuando el hardware robótico ya es impresionante, la gente tiende a creer que las actualizaciones de software resolverán los problemas, en lugar de asumir la ardua tarea de rediseñar los cuerpos y la cadena de suministro.
Sin embargo, la Inteligencia Mecánica (MI) ofrece una dirección para abordar este desafío, y numerosos equipos académicos en todo el mundo la están investigando, incluido el de la London South Bank University. La MI se inspira en la observación de agentes inteligentes en la naturaleza y se basa en el principio de computación morfológica, donde los objetos pueden realizar cálculos complejos automáticamente. Por ejemplo, las escamas de una piña se abren y cierran automáticamente según la humedad; los tendones de las patas de una liebre en carrera actúan como resortes inteligentes que absorben y liberan energía; la piel suave de la mano humana se adapta automáticamente al sujetar objetos, y las yemas de los dedos ajustan la humedad para lograr una fricción perfecta. Incorporar estas funciones a los robots podría reducir drásticamente la fuerza y energía necesarias para agarrar objetos.
La Inteligencia Mecánica busca diseñar la estructura física de las máquinas para que tengan la capacidad de adaptarse pasivamente al entorno, sin necesidad de sensores activos, procesadores o energía adicional. Los investigadores ya han demostrado su valor: un robot con patas con resortes que imitan los tendones de almacenamiento de energía de un guepardo puede correr eficientemente. El grupo de investigación de la London South Bank University está desarrollando productos como bisagras híbridas, que combinan la precisión y resistencia de las articulaciones rígidas con las características de amortiguación adaptable de las articulaciones flexibles, con el potencial de crear hombros o rodillas más humanos para los robots humanoides, liberando múltiples grados de libertad y permitiendo movimientos complejos y realistas.
El futuro de la robótica no está en la competencia entre hardware y software, sino en su fusión. Al adoptar la Inteligencia Mecánica, es posible crear una nueva generación de máquinas que salgan del laboratorio y entren en el mundo real.
