Las startups están construyendo robots capaces de percibir el mundo humano: la inteligencia espacial podría ser el próximo gran avance de la IA

Samantha Stokes,
Emma Cosgrove
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Las startups están construyendo robots capaces de percibir el mundo humano.

iStock; Rebecca Zisser/Business Insider

  • Las firmas de capital riesgo están invirtiendo en startups que utilizan la inteligencia espacial para la robótica avanzada. La inteligencia espacial mejora la navegación, la interacción y la precisión de las tareas de los robots.
  • Entre los retos se encuentra la escasez de datos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, pero las startups están utilizando modelos de negocio creativos.

El sector de la robótica está experimentando una transformación significativa gracias a una nueva rama de la inteligencia artificial conocida como "inteligencia espacial" y gigantes del capital riesgo como Khosla Ventures, Andreessen Horowitz o General Catalyst han respaldado recientemente a multitud de startups que están construyendo robots capaces de razonar y procesar datos visuales.

La inteligencia espacial permite a los robots navegar e interactuar con su entorno de forma más eficiente, lo que significa que pueden realizar tareas más complejas con mayor precisión y adaptabilidad.

Aunque los robots llevan décadas utilizándose, en general no han sido muy "inteligentes". Se trata de herramientas que destacan en tareas repetitivas en entornos controlados y sin sorpresas.

La próxima generación de robots será capaz de sentir, ver, tomar decisiones y actuar en función de sus objetivos y del entorno.

Pongamos un ejemplo, como enroscar una tapa en un tarro. En la robótica tradicional, las tareas podrían requerir varias máquinas programadas individualmente para coger un tarro, colocar una tapa y enroscarla bien. El robot podría tener problemas para completar la tarea si algo fuese mal con la tapa, el tarro o la colocación de ambos.

Robots humanoides.

Sin embargo, con la inteligencia espacial, un usuario podría decirle a una sola máquina en lenguaje simple, en lugar de a través de código, que enroscase una tapa en el tarro. La máquina, a su vez, interpretaría esta petición, aprendería por sí misma a enroscar una tapa observando a una persona, un vídeo de YouTube u otro robot, y luego completaría la tarea, además de repetir ese mismo proceso para cualquier otra petición que haga el usuario.

"En los últimos dos años, la llegada de los LLM [grandes modelos lingüísticos, por sus siglas en inglés] ha supuesto un gran avance en el entrenamiento de robots y el mercado es inmenso", asegura Howard Morgan, presidente de la firma de inversión B Capital Group.

Morgan explica que, a medida que se desarrolle la inteligencia espacial, los robots podrán aprender por sí mismos a realizar diversas tareas, en lugar de que un ingeniero desarrolle una máquina altamente especializada que solo pueda hacer una cosa.

"Por primera vez, se puede hacer frente a la ambigüedad y la aleatoriedad que la vida conlleva y para la que los robots no solían encajar", ha expresado Max Rimple, inversor de General Catalyst. "La IA supone un enorme desbloqueo en el que los robots también pueden utilizarse para tareas que la gente nunca pensó que pudiesen hacer y para las que pudiesen ser útiles".

Un mundo enorme, un enorme amasijo de información

La tecnología dista mucho de ser perfecta y varios inversores han declarado a Business Insider que el principal reto en estos momentos es conseguir datos suficientes para que los robots sean espacialmente inteligentes. A diferencia de los LLM como GPT, de OpenAI, que se entrenan con franjas de datos de texto para dar respuestas precisas y humanas a consultas escritas o habladas, existen muchos menos datos para entrenar la inteligencia espacial de los robots.

"El mayor cuello de botella para crear una empresa que se base en la robótica y que se parezca a OpenAI o similares es que los datos a escala de internet son muy difíciles de conseguir para la robótica", apunta Erin Price-Wright, inversora del equipo American Dynamism de a16z (Andreessen Horowitz), que se centra en la inteligencia artificial para el mundo físico.

"Los datos son mucho más escasos", añade. "El mayor conjunto de datos jamás publicado es minúsculo comparado con la capacidad de raspar toda la web".

Aun así, los inversores afirman que la inteligencia espacial representa un salto cuántico para el sector de la robótica, un espacio que ya se está beneficiando del auge de la IA. 

Según Crunchbase, en lo que va de año, las startups de robótica en fase inicial y de crecimiento han recaudado más de 4.200 millones de dólares (unos 3.800 millones de euros), aunque algunas han mantenido los detalles en secreto, como Skild, que estaba en conversaciones esta primavera para recaudar 300 millones de manos de Lightspeed Venture Partners y de Coatue Management, así como una nueva startup fundada por Fei-Fei Li, prolífica investigadora de la Universidad de Stanford comúnmente conocida como la "madrina de la inteligencia artificial".

Robots humanoides

Kanu Gulati, socia de Khosla Ventures (la firma de inversión del magnate Vinod Khosla), sostiene que está viendo surgir startups que trabajan para resolver los problemas de datos de la inteligencia espacial de diferentes formas creativas, lo cual es bueno para la carrera por crear un modelo viable de extremo a extremo.

"La mayoría de las compañías tienen que conseguir que un número X de robots recojan datos del mundo real de forma rentable y así es como se crea un volante de inercia", detalla.

Con este espíritu, Gulati y Khosla han invertido en empresas emergentes con diversas aplicaciones en distintos sectores que trabajan para crear robots espacialmente inteligentes. Su portfolio incluye las startups de logística Waabi, que hace transporte autónomo, y Vayu, robots de entrega de última milla que utilizan carriles bici, así como la startup de tecnología climática Zorbi, que construye invernaderos autónomos, y FieldAI, que desarrolla software de hardware agnóstico para cualquier tipo de robot.

"Con el tiempo, resolver el problema de los datos significará conseguir que funcione el modelo integral en lugar de solo los distintos componentes", señala Gulati.

Lior Susan, CEO y fundador de Eclipse Ventures, apuesta por que la dificultad de desarrollar inteligencia artificial con inteligencia espacial producirá mayores beneficios en el futuro.

"Estamos asistiendo a un auge de startups de IA generativa que están comprando una gran cantidad de recursos informáticos pero que todavía no tienen un modelo de negocio", indica. "La gente que conecte conjuntos de datos únicos del mundo físico aprovechando la inteligencia artificial —no raspando internet— será la que gane dinero".

Las grandes tecnológicas también se apuntan

Las grandes compañías tecnológicas también se están preparando para competir en la carrera de la inteligencia espacial robótica, tanto como constructoras como inversoras. OpenAI está reiniciando su grupo de investigación en robótica y actualmente está contratando ingenieros de investigación especializados en robots. Hugging Face, una conocida plataforma para que los usuarios compartan modelos y conjuntos de datos de IA, también ha puesto en marcha esta primavera un programa de robótica.

 

Physical Intelligence, que construye robots de uso general impulsados por inteligencia artificial, obtuvo financiación en marzo de OpenAI, Khosla, Lux Capital, Sequoia Capital y Thrive Capital. Figure, que también construye robots de uso general, consiguió esta primavera 675 millones de Microsoft, OpenAI, Nvidia y Jeff Bezos. A través de su rama de inversión de riesgo, Nvidia también lideró en mayo la ronda de financiación de Carbon Robotics, que utiliza láseres de IA para eliminar las malas hierbas en las granjas.

"La próxima generación de inteligencia artificial debe tener una base física", aseguró el mes pasado Jensen Huang, CEO de Nvidia, durante la conferencia Computex de Taipei. "La mayoría de las IA actuales no entienden las leyes de la física. Para que podamos generar imágenes y vídeos y gráficos en 3D y muchos fenómenos físicos, necesitamos inteligencias artificiales que tengan una base física y entiendan las leyes de la física".

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