Los robots del Instituto de Investigación de Toyota salen de casa

“Creo que probablemente soy tan culpable como todos los demás”, admite Max Bajracharya, vicepresidente senior de robótica del Toyota Research Institute (TRI). “Es como, ahora nuestras GPU son mejores. Oh, tenemos aprendizaje automático y ahora sabes que podemos hacer esto. Oh, está bien, tal vez eso fue más difícil de lo que pensábamos”.

La ambición es, por supuesto, un aspecto importante de este trabajo. Pero también existe una gran e inevitable tradición de volver a aprender los errores. Las personas más inteligentes de la sala pueden decirle un millón de veces por qué no se ha resuelto un problema específico, pero aun así es fácil convencerse de que esta vez, con las personas adecuadas y las herramientas adecuadas, las cosas serán diferentes.

En el caso del equipo de robótica interno de TRI, la tarea imposible es el hogar. La falta de éxito en la categoría no ha sido por falta de intentos. Generaciones de especialistas en robótica han acordado que hay muchos problemas que esperan ser automatizados, pero hasta ahora, los éxitos han sido limitados. Más allá de la aspiradora robótica, ha habido pocos avances.

Durante mucho tiempo, el equipo de robótica de TRI se ha centrado en el hogar. Eso se debe, en gran parte, a que eligió el cuidado de personas mayores como una “estrella del norte” por la misma razón por la que las empresas japonesas están muy por delante del resto del mundo en la categoría. Japón tiene la proporción más alta del mundo de ciudadanos mayores de 65 años, solo detrás de Mónaco, un microestado en Europa Occidental con una población de menos de 40,000 habitantes.

En un mundo donde nuestra salud y bienestar están tan estrechamente ligados a nuestra capacidad para trabajar, es un problema que bordea la crisis. Es el tipo de cosas que hace que los profesores asistentes de Yale Titulares del New York Times por sugerir un suicidio en masa. Esa es obviamente la más sensacionalista de las “soluciones”, pero sigue siendo un problema en busca de una solución significativa. Como tal, muchos especialistas en robótica japoneses han recurrido a la robótica y la automatización para abordar problemas como la atención médica en el hogar, la preparación de alimentos e incluso la soledad.

Los primeros videos producidos profesionalmente mostraban la robótica en el hogar, ejecutando tareas complejas, como cocinar y limpiar una amplia gama de superficies. Cuando TRI abrió las puertas de sus laboratorios de South Bay a la prensa seleccionada esta semana para mostrar una variedad de sus diferentes proyectos, el elemento hogareño faltaba notablemente. Bajracharya mostró un par de robots. El primero fue un brazo listo para usar modificado que movía cajas de una pila a cintas transportadoras cercanas, en una demostración diseñada para descargar camiones, una de las tareas más difíciles de automatizar en un entorno de almacén industrial.

El segundo era un robot con ruedas que va de compras. A diferencia del ejemplo del almacén, que tenía piezas estándar con una pinza modificada, este sistema fue diseñado internamente en gran medida por necesidad. El robot se envía para recuperar diferentes productos en el estante según los códigos de barras y la ubicación general. El sistema puede extenderse al estante superior para encontrar artículos, antes de determinar el mejor método para agarrar la amplia gama de diferentes objetos y colocarlos en su canasta. El sistema es una consecuencia del giro del equipo lejos de los robots específicos para el hogar.

Al lado de ambos robots hay una cocina simulada, con un sistema de pórtico configurado en la parte superior de sus paredes. Un robot casi humanoide cuelga, inmóvil y sin vida. No se reconoce durante la duración de las demostraciones, pero el sistema le parecerá familiar a cualquiera que haya visto los primeros videos conceptuales del equipo.

“El hogar es muy duro”, dice Bajracharya. “Elegimos tareas desafiantes porque son difíciles. El problema de la casa no es que fuera demasiado dura. Era que era demasiado difícil medir el progreso que estábamos haciendo. Probamos muchas cosas. Intentamos hacer un lío procedimentalmente. Poníamos harina y arroz en las mesas y tratábamos de limpiarlas. Pusimos cosas por toda la casa para que el robot esté ordenado. Estábamos desplegando en Airbnbs para ver qué tan bien lo estábamos haciendo, pero el problema es que no podíamos obtener el mismo hogar cada vez. Pero si lo hiciéramos, encajaríamos demasiado en esa casa”.

Mudarse al supermercado fue un esfuerzo por abordar un entorno más estructurado y al mismo tiempo abordar un problema apremiante para la comunidad de personas mayores. Al probar el producto, el equipo se mudó de Airbnbs a una tienda de comestibles familiar local.

“Para ser totalmente honesto, el problema del desafío no importa”, explica Bajracharya. “Los desafíos de robótica de DARPA eran tareas inventadas que eran difíciles. Eso también es cierto para nuestras tareas de desafío. Nos gusta el hogar porque es representativo de dónde eventualmente queremos estar ayudando a las personas en el hogar. Pero no tiene que ser el hogar. El mercado de comestibles es una muy buena representación porque tiene una gran diversidad”.

En este caso, algunos de los aprendizajes presentados en este escenario se traducen a las necesidades más amplias de Toyota.

Qué, precisamente, constituye un progreso para un equipo de esta naturaleza es una pregunta difícil de responder. Sin embargo, es uno de los más importantes, ya que las grandes corporaciones han comenzado a recortar roles en proyectos de investigación de larga duración que aún no han brindado resultados tangibles y monetizables. Cuando le hice la pregunta a Gill Pratt ayer, el jefe del TRI me dijo:

Toyota es una empresa que se ha esforzado mucho para que el empleo no siga el ciclo económico. El negocio del automóvil es uno que tiene auges y caídas todo el tiempo. Usted puede saber que la historia de Toyota es tratar de no despedir a la gente cuando los tiempos son difíciles, sino pasar por un par de cosas. Uno es el sacrificio compartido, donde la gente se suma a la causa. La segunda es aprovechar esos tiempos para invertir en mantenimiento, planes y educación para ayudar a las personas a capacitarse.

Toyota es conocida en la industria por su política de “no despidos”. Es un objetivo admirable, sin duda, especialmente porque empresas como Google y Amazon se encuentran en medio de despidos que ascienden a decenas de miles. Pero cuando los objetivos son más abstractos, como es el caso del TRI y otras alas de investigación, ¿cómo mide una empresa los hitos relevantes?

“Estábamos avanzando en el hogar, pero no tan rápido ni tan claro como cuando nos mudamos a la tienda de comestibles”, explica el ejecutivo. “Cuando nos mudamos a la tienda de comestibles, realmente se vuelve muy evidente lo bien que lo está haciendo y cuáles son los problemas reales en su sistema. Y entonces realmente puedes concentrarte en resolver esos problemas. Cuando recorrimos las instalaciones de logística y fabricación de Toyota, vimos todas estas oportunidades donde básicamente son el desafío de comprar comestibles, excepto que son un poco diferentes. Ahora, en lugar de que las piezas sean artículos de abarrotes, las piezas son todas las piezas en un centro de distribución”.

Como es la naturaleza de los proyectos de investigación, agrega Bajracharya, a veces los resultados beneficiosos son inesperados: “Los proyectos todavía están analizando cómo, en última instancia, amplificamos a las personas en sus hogares. Pero con el tiempo, a medida que elegimos estas tareas desafiantes, si surgen cosas que son aplicables a estas otras áreas, ahí es donde estamos utilizando estos hitos a corto plazo para mostrar el progreso en la investigación que estamos haciendo”.

El camino hacia la producción de tales avances también puede ser confuso a veces.

“Creo que ahora entendemos el paisaje”, Bajracharya. “Tal vez fui ingenuo al principio al pensar que, está bien, solo necesitamos encontrar a esta persona a la que le vamos a pasar la tecnología a un tercero oa alguien dentro de Toyota. Pero creo que lo que hemos aprendido es que, sea lo que sea, ya sea una unidad de negocios, una empresa, una startup o una unidad dentro de Toyota, no parecen existir”.

La creación de nuevas empresas, similar a lo que ha hecho Alphabet con sus laboratorios X, está ciertamente sobre la mesa, aunque no es probable que sea el camino principal hacia la producción. Sin embargo, aún no está claro qué forma tomará ese camino en última instancia. Aunque la robótica como categoría es actualmente mucho más viable que cuando se fundó TRI en 2017.

“Durante los últimos cinco años, siento que hemos progresado lo suficiente en ese problema tan desafiante que ahora estamos comenzando a verlo convertirse en estas aplicaciones del mundo real”, dice Bajracharya. “Hemos cambiado conscientemente. Todavía estamos impulsando el 80 % del estado del arte con la investigación, pero ahora hemos asignado quizás el 20 % de nuestros recursos para averiguar si esa investigación es tan buena como pensamos que es y si se puede aplicar a la realidad. -aplicaciones mundiales. Podríamos fallar. Podríamos darnos cuenta de que pensamos que hicimos algunos avances interesantes, pero no es lo suficientemente confiable o rápido. Pero estamos poniendo el 20% de nuestro esfuerzo en intentarlo”.