Luego de unos agotadores veinte minutos y una diferencia de ocho puntos, llegó el entretiempo para el partido de baloncesto olímpico entre los EE. UU. y Francia, el 25 de julio. Los espectadores seguramente esperaban anuncios o una pausa, pero lo que apareció fue un robot de Toyota de siete pies de alto con una camiseta de Tokio 2020 que hacía perfectos tiros a la canasta.  

Primero, tiró uno de tres puntos que se coló bien en la red. Luego, rodó hacia atrás sobre sus ruedas hasta la mitad de la cancha y metió otra canasta, junto con un movimiento de muñeca. 

El nombre de este robot es CUE, y nos da una pista de lo que veremos en robótica de Toyota. 
CUE ganó un récord mundial Guinness por meter 2020 canastas consecutivas en 2019.

La mayoría de nosotros no podemos darle utilidad a un robot enorme que hace tiros libres. Pero sí podríamos usar robots que ayuden en la casa, ya sea para limpiar, lavar los platos o incluso para cocinar. Esos robots requerirían movimientos precisos como aquellos que se vieron en CUE; pero también necesitan algo más que es difícil de alcanzar: un conocimiento avanzado de la situación.

Por suerte, el instituto de investigación de Toyota (TRI) está trabajando en eso. 

¿Cómo se le enseña a un robot cómo funciona el mundo? 
Los investigadores ya han entrenado robots para reconocer lo que los rodea a través de cámaras y sensores. Pero lo que es más difícil de reconocer son las imágenes complejas como los reflejos, que los robots suelen reconocer como objetos tridimensionales en sí mismos. Esta limitación dificulta el desarrollo de robots para el hogar, ya que las casas y departamentos suelen tener muchos servicios reflectantes como puertas o ventanas de vidrio, refrigeradores, espejos y más. 

Es por eso que TRI está apuntando a este problema y, hasta ahora, ha tenido mucho éxito, como se puede ver en un nuevo video de TRI. El nuevo método de entrenamiento utiliza datos programables, que hacen que la computadora ejecute mediante simulaciones 3D lo que aprende de sus errores de forma virtual en lugar de recurrir a datos del mundo real. 

En el pasado, un equipo de humanos tenía que etiquetar datos de objetos y programar cada situación posible de forma manual en el robot, que resultaba en un proceso largo y caro. Sin embargo, gracias a los datos programables, la computadora simula un mundo en 3D basado en la realidad y aprende "en su cabeza" en lugar de confiar siempre en las pruebas y errores del mundo real. En esencia, juega con su propio videojuego para decidir qué hacer a continuación. Esta solución también implica que se puede retocar el mundo en 3D con parches de datos simples para proporcionar nuevos cursos de aprendizaje para el robot, sin cambiar nada en la vida real. 
Eso es lo que uno de los robots ayudantes de Toyota "ve" cuando genera un mundo de aprendizaje en 3D basado en la realidad.

Los investigadores usaron estas situaciones simuladas para probar la visión en estéreo, que utiliza dos imágenes diferentes para determinar la profundidad y estructura tridimensional de un objeto. En resumen, funciona como lo hacen los ojos humanos y este enfoque combinado con el nuevo método de entrenamiento ha probado cambiarlo todo. 

¿Qué pueden hacer los robots con el entrenamiento de datos programables?
Los robots de TRI ya no intentan comprender los reflejos en la tostadora. En cambio, los científicos les han enseñado a reconocer y responder a superficies transparentes o reflectantes de manera distinta según la situación, mediante el entrenamiento de datos programables. 

Como se muestra en el video de YouTube más reciente de TRI, los robots han aprendido a reconocer una superficie lavable y a apartar los objetos del camino, incluso elementos delicados como vasos de vidrio. También pueden limpiar pisos, sin importar lo reflectantes que sean las baldosas o la madera.
Este robot está entrenado para mover objetos con cuidado, aunque pueda o no identificar qué es el objeto.

Las posibles aplicaciones de esta tecnología son infinitas. Puede ayudar a las personas mayores o las personas discapacitadas con tareas difíciles del hogar. Las personas ocupadas y los padres también pueden beneficiarse de tener un par de "manos" adicionales en la casa. 

Esta no es la primera exploración de Toyota en robótica al servicio de la humanidad. Toyota diseñó robots para ayudar a los asistentes de los Juegos Olímpicos de Tokio 2020, ya sea con vehículos eléctricos tipo scooter a batería o el robot de asistencia humana que entrega objetos de comida pedidos de un menú. Debido a las restricciones del COVID-19 en Tokio, la mayoría de los puestos de los Juegos Olímpicos estuvieron vacíos en 2021, pero la tecnología estuvo presente. 

Los robots aún no están listos para sacar a pasear a su perro. Pero si se le da tiempo suficiente, la investigación de Toyota puede ayudar a cambiar la forma en que las casas lucen y funcionan a futuro.