¿Serán las ondas cerebrales la clave para IA física?

En un almacén en San Leandro, California, se está gestando una revolución en el ámbito de la inteligencia artificial física. Allí opera Encord, una empresa dedicada a crear herramientas de datos para entrenar modelos de IA, con un enfoque particular en la escasez de datos del mundo real que limita el avance de la robótica.

Andrew Ceja, uno de los “pilotos” de Encord, realiza una tarea delicada al retirar bloques de una torre de Jenga, mientras lleva un auricular equipado con una cámara que rastrea sus movimientos. Sin embargo, lo que distingue a esta actividad es que el dispositivo no solo graba imágenes; también mide las ondas cerebrales de Ceja, proporcionando información sobre su estado mental durante la tarea. Este enfoque innovador va más allá de la simple recogida de datos, buscando comprender los momentos de error e intención que pueden ser fundamentales para el desarrollo de modelos más eficientes.

La colaboración de Encord con Zander Labs, una startup de neurociencia de Alemania, abre nuevas puertas. Juntos están llevando a cabo pruebas para crear un conjunto de datos inicial que vincule las ondas cerebrales a la formación de modelos robóticos y, eventualmente, evaluar su impacto en el rendimiento. La visión de los investigadores es que el análisis de la actividad cerebral permitirá a los ingenieros identificar cuándo es necesario desplegar modelos de mayor esfuerzo, abordando así uno de los principales cuellos de botella en la robótica.

Con el crecimiento de la inteligencia artificial generativa, surge el reto de encontrar datos físicos comparables a los datos textuales que han alimentado los modelos de lenguaje. Al lograr que la robótica pueda acceder a la misma riqueza de datos, el desafío se vuelve significativo. Velmurugan, líder del aprendizaje robótico en Encord, señala que obtener una base de datos equivalente a la de YouTube sería una tarea monumental, lo que resalta cómo la generación de datos se está convirtiendo en un negocio esencial.

Las compañías están recurriendo a dos fuentes clave para la creación de datos: videos “egocéntricos” capturados por trabajadores con cámaras y datos generados a partir de robots controlados remotamente. Encord aboga por ambos métodos, experimentando con modalidades novedosas en su instalación de San Leandro. Durante una visita, se observó la utilización de brazos robóticos que replican las acciones de un operador humano, creando información valiosa para tareas cotidianas como verter café o apilar fichas.

El equipo de Encord está desarrollado un enfoque holístico que incluye sensores en los brazos para capturar señales eléctricas de los músculos, lo que permitirá construir un modelo tridimensional del movimiento de las manos. Cada conjunto de datos generado se anota con descripciones físicas detalladas, lo que mejora de manera considerable la eficacia del entrenamiento en comparación con la recolección estándar.

Sin embargo, la creación de este tipo de datos tiene un costo elevado. A diferencia de la simple recolección de texto de la web, la manufactura de datos físicos implica una inversión considerable. Pese a esto, las empresas están cada vez más dispuestas a comprar estos conjuntos de datos que facilitan un entrenamiento más preciso y efectivo.

La red de colaboración de Encord se proyecta como una alternativa valiosa dentro del sector, permitiéndoles estar al tanto de las mejores prácticas y estrategias que están trabajando en la industria. Con un equipo creciente dedicado a ofrecer estos insights, su impacto en la evolución de la inteligencia artificial física parece destinado a ser significativo.

Ceja, que anteriormente trabajó en la gestión de un robot clasificador de residuos, cuenta que disfruta del desafío de este nuevo campo, donde cada día trae consigo nuevos problemas que resolver. Con cada bloque que retira de la torre de Jenga, se está contribuyendo a un futuro donde la robótica será no solo factible, sino fundamental en diversas industrias.

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