Científicos de la Universidad Tecnológica de Eindhoven están desarrollando un nuevo enfoque en la robótica conocido como «robótica perezosa». El objetivo es enseñar a los robots a priorizar la información que reciben de su entorno y reducir el procesamiento innecesario de datos. 

Esta técnica busca mejorar la eficiencia energética y la toma de decisiones, aspectos clave en la evolución de la robótica moderna.

«Cerebro» robótico

A diferencia de los humanos, que sabemos a qué prestar atención mientras caminamos por la calle, los robots actuales procesan toda la información de su entorno con igual importancia. Esto consume grandes cantidades de energía y potencia de cómputo, lo que dificulta su adopción masiva.  

Según René van de Molengraft, líder del equipo, enseñar a los robots a ser más «perezosos», ignorando datos irrelevantes, puede hacerlos más seguros y eficientes, lo que es crucial en entornos donde deben interactuar con humanos.

Un ejemplo de esta aplicación es el equipo de fútbol robótico de la universidad, Tech United, que recientemente ganó la RoboCup, una competencia internacional que pone a prueba la IA en el deporte.

Los robots de van de Molengraft usaron tácticas como la creación de «modelos del mundo» que les permitieron mapear el campo de juego y ahorrar energía al no escanear constantemente el entorno. Además, compartieron la información visual capturada por sus cámaras, optimizando su trabajo en equipo.

Por supuesto, la «robótica perezosa» tiene implicaciones más allá del fútbol.  Empresas como Mytra, fundada por el ex jefe de robótica de Tesla, Chris Walti, están aplicando principios similares para mejorar la eficiencia de robots en almacenes. 

En lugar de depender de un «cerebro» centralizado, los robots autónomos de Mytra calculan rutas óptimas para moverse, reduciendo el uso de energía y la necesidad de comunicaciones constantes.

Aplicaciones en la vida real

Amazon, con una flota de más de 750,000 robots, también está explorando cómo aplicar la IA generativa para que sus robots tomen decisiones más inteligentes y consuman menos energía. Esta tecnología podría reducir los costos y el impacto ambiental de la robótica en el futuro.

A medida que se desarrollen estas técnicas, la eficiencia de los robots aumentará, lo que facilitará su adopción en una variedad de industrias. Los investigadores están convencidos de que este enfoque es esencial para crear robots más inteligentes y eficientes, aunque reconoce que este progreso llevará tiempo.