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Meta utiliza PARTNR para probar la colaboración entre humanos y robots en entornos reales

Meta utiliza PARTNR para probar la colaboración entre humanos y robots en entornos reales

Por Federica Estrella
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Infozonamovilidades/4/4/18
sábado 08 de febrero de 2025, 13:00h

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Meta ha anunciado PARTNR, un nuevo programa diseñado para estudiar la interacción entre humanos y robots (HRI). La investigación se centra específicamente en cómo podrían colaborar humanos y robots en el entorno doméstico, abarcando tareas cotidianas como limpiar, cocinar y recoger entregas de comida.

La automatización de las tareas del hogar es un sueño que lleva décadas, popularizado por Rosey, la robot sirvienta de "Los Supersónicos". Para quien no lo sepa, este personaje debutó en la televisión hace más de 60 años y sigue siendo un referente cuando se discute el potencial de las máquinas sofisticadas para aliviar parte de la carga de las tareas domésticas.

Hasta ahora, solo los robots aspiradores han logrado un avance significativo en el mercado. Existen numerosas razones por las cuales otros robots domésticos no han logrado penetrar en el mercado masivo, incluyendo el precio, la fiabilidad y la funcionalidad limitada. No es por falta de intentos ni por desinterés del consumidor; simplemente, ningún otro robot ha logrado equilibrar adecuadamente el costo y las características ofrecidas.

Es probable que ver más robots en los hogares requiera una mejor colaboración con las personas que los poseen. La primera generación de robots domésticos probablemente no podrá gestionar las tareas por sí sola. Incluso un buen robot aspirador necesita ayuda de vez en cuando. Meta está posicionando a PARTNR como un punto de referencia y un conjunto de datos para determinar cómo pueden trabajar juntos humanos y robots para realizar tareas en el hogar.

En base a esto, Meta ha comentado en un comunicado que su “punto de referencia consiste en 100,000 tareas, incluyendo quehaceres del hogar como limpiar platos y juguetes. También estamos lanzando el conjunto de datos PARTNR, que consiste en demostraciones humanas de las tareas de PARTNR en simulación, las cuales pueden ser utilizadas para entrenar modelos de inteligencia artificial incorporada.”

La simulación se ha convertido en una herramienta cada vez más útil en el despliegue de robots, permitiendo a las organizaciones probar en segundos lo que de otro modo podría llevar horas o días lograr en el mundo real. Sin embargo, Meta afirma que también ha tenido éxito al implementar el modelo PARTNR fuera de la simulación, utilizándolo ya en el robot Spot de Boston Dynamics durante pruebas. Además, Meta ha desarrollado una interfaz de realidad mixta diseñada para ofrecer una representación visual de los procesos de toma de decisiones del robot.

"El potencial para la innovación y el desarrollo en el campo de la colaboración humano-robot es vasto"

“El potencial para la innovación y el desarrollo en el campo de la colaboración humano-robot es vasto,” añade Meta. “Con PARTNR, queremos reimaginar a los robots como futuros socios, y no solo como agentes, y dar un impulso a la investigación en este emocionante campo.”

Los robots humanoides son otra avenida intrigante que ha surgido en los últimos años. La mayoría de las empresas detrás de estos robots bípedos prevén un futuro en el que eventualmente ayudarán en el hogar. Sin embargo, los precios deben bajar considerablemente y la fiabilidad debe mejorar drásticamente. Esta es una de las principales razones por las que la mayoría de los fabricantes están buscando atender primero las necesidades corporativas.

Con la escalabilidad adecuada y avances en inteligencia artificial, se puede imaginar un mundo en el que los robots humanoides realicen tareas de propósito general de manera que puedan ayudar tanto en fábricas como en hogares. Un gran paso hacia ese futuro requiere avances sólidos en la colaboración humano-robot. Meta, que ha estado explorando la robótica en el contexto de su investigación más amplia en inteligencia artificial, espera que PARTNR pueda ayudarles a llegar allí.

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