Google DeepMind enfoca su robótica en robots de uso general, inteligencia artificial generativa y WiFi en entornos de oficina.
A principios de este mes, el equipo DeepMind de Google presentó Open X-Embodiment, una base de datos de funcionalidad robótica creada en colaboración con 33 institutos de investigación. Los investigadores involucrados compararon el sistema con ImageNet, la histórica base de datos fundada en 2009 que ahora alberga más de 14 millones de imágenes.
«Así como ImageNet impulsó la investigación en visión por computadora, creemos que Open X-Embodiment puede hacer lo mismo para avanzar en la robótica», señalaron en ese momento los investigadores Quan Vuong y Pannag Sanketi. «Construir un conjunto de datos de diversas demostraciones de robots es el paso clave para entrenar un modelo generalista que pueda controlar muchos tipos diferentes de robots, seguir diversas instrucciones, realizar razonamientos básicos sobre tareas complejas y generalizar de manera efectiva».
En el momento de su anuncio, Open X-Embodiment contenía más de 500 habilidades y 150.000 tareas recopiladas de 22 encarnaciones de robots. No son exactamente los números de ImageNet, pero es un buen comienzo.
Luego, DeepMind entrenó su modelo RT-1-X con los datos y lo utilizó para entrenar robots en otros laboratorios, reportando una tasa de éxito del 50% en comparación con los métodos internos que los equipos habían desarrollado.
Probablemente he repetido esto decenas de veces en estas páginas, pero realmente es un momento emocionante para el aprendizaje de la robótica. He hablado con muchos equipos que abordan el problema desde diferentes ángulos con una eficacia cada vez mayor. El reinado del robot hecho a medida está lejos de terminar, pero ciertamente parece como si estuviéramos vislumbrando un mundo donde el robot de propósito general es una clara posibilidad. Sin duda, la simulación será una gran parte de la ecuación, junto con la IA (incluida la variedad generativa). Todavía parece que algunas empresas han puesto el caballo delante del carro cuando se trata de construir hardware para tareas generales, pero dentro de unos años, ¿quién sabe?
Vincent Vanhoucke es alguien a quien he estado tratando de localizar por un tiempo. Si yo estaba disponible, él no. Se envía por la noche y todo eso. Afortunadamente, finalmente pudimos hacerlo funcionar hacia el final de la semana pasada. Vanhoucke es nuevo en el puesto de jefe de robótica de Google DeepMind, ya que asumió el cargo en mayo. Sin embargo, ha estado dando vueltas por la empresa durante más de 16 años, y más recientemente se desempeñó como científico distinguido de Google AI Robotics. En total, puede que sea la mejor persona con quien hablar sobre las ambiciones robóticas de Google y cómo llegaron hasta aquí.
Créditos de imagen: Google
¿En qué momento de la historia de DeepMind se desarrolló el equipo de robótica?
Originalmente no estaba del lado de DeepMind. Fui parte de Google Research. Recientemente nos fusionamos con los esfuerzos de DeepMind. Entonces, en cierto sentido, mi participación en DeepMind es extremadamente reciente. Pero hay una historia más larga de investigación en robótica en Google DeepMind. Partió de la creciente opinión de que la tecnología de percepción se estaba volviendo realmente buena. Gran parte de la visión por computadora, el procesamiento de audio y todo eso realmente estaban dando un giro y adquiriendo un nivel casi humano. Empezamos a preguntarnos: «Está bien, suponiendo que esto continúe durante los próximos años, ¿cuáles son las consecuencias?» Una de las consecuencias claras fue que de repente tener robótica en un entorno del mundo real iba a ser una posibilidad real. Ser capaz de evolucionar y realizar tareas en un entorno cotidiano dependía enteramente de tener una percepción realmente fuerte. Inicialmente trabajé en inteligencia artificial general y visión por computadora. También trabajé en el reconocimiento de voz en el pasado. Vi la escritura en la pared y decidí girar hacia el uso de la robótica como la siguiente etapa de nuestra investigación.
Tengo entendido que gran parte del equipo de Everyday Robots terminó en este equipo. La historia de Google con la robótica se remonta mucho más atrás. Han pasado 10 años desde que Alphabet realizó todas esas adquisiciones [Boston Dynamics, etc.]. Parece que mucha gente de esas empresas ha formado parte del equipo de robótica existente de Google. ¿Su equipo absorbió Everyday Robots?
Una fracción del equipo fue absorbida por mi equipo. Heredamos sus robots y todavía los usamos. Hasta la fecha, continuamos desarrollando la tecnología en la que realmente fueron pioneros y en la que estaban trabajando. Todo el ímpetu sigue vivo con un enfoque ligeramente diferente al que imaginó originalmente el equipo. Realmente nos estamos centrando mucho más en la pieza de inteligencia que en la construcción del robot.
Mencionaste que el equipo se mudó a las oficinas de Alphabet X. ¿Hay algo más profundo ahí, en cuanto a la colaboración entre equipos y el intercambio de recursos?
Es una decisión muy pragmática. Tienen buen Wi-Fi, buena potencia, mucho espacio. Espero que todos los edificios de Google tengan buena conexión Wi-Fi. Eso esperarías, ¿verdad? Pero fue una decisión muy pedestre por nuestra parte mudarnos aquí. Debo decir que gran parte de la decisión fue que tenían un buen café aquí. En nuestra oficina anterior no había tan buena comida y la gente empezaba a quejarse. No hay ninguna agenda oculta allí. Nos gusta trabajar estrechamente con el resto de X. Creo que hay muchas sinergias ahí. Tienen robóticos realmente talentosos trabajando en varios proyectos. Tenemos colaboraciones con Intrinsic que nos gusta fomentar. Tiene mucho sentido para nosotros estar aquí y es un edificio hermoso. Hay un poco de superposición con Intrinsic, en términos de lo que están haciendo con su plataforma: cosas como robótica sin código y aprendizaje de robótica. Se superponen con la IA general y generativa.
Es interesante cómo la robótica ha evolucionado desde todos los rincones, haciéndose muy personalizada y adquiriendo un conjunto muy…
