Robótica y automatización basadas en IA

Económico

Resumen:

Es probable que los avances en tecnologías como la IA creen grandes oportunidades de mercado nuevas para empresas innovadoras en el mercado de la automatización.

Llevamos miles de años automatizando cosas para acelerar una letanía de tareas laboriosas que consumen mucho tiempo. Las primeras herramientas de automatización eran rudimentarias y mecánicas, pero gracias a los avances tecnológicos, la automatización ha evolucionado hasta convertirse en sistemas sofisticados capaces de increíbles hazañas de productividad y precisión. La potencia informática de los procesadores actuales y el avance de la inteligencia artificial (IA) hacen posible no solo automatizar muchas tareas humanas, sino también ampliar o “aumentar” las capacidades humanas. A medida que la IA sigue desarrollándose, ¿hacia dónde podría dirigirse la automatización a partir de ahora?

De la gravedad al agua y al vapor

Los romanos y los antiguos griegos utilizaban la gravedad para hacer funcionar sus dispositivos de automatización: las ruedas hidráulicas molían el trigo para convertirlo en harina y los tornillos hidráulicos extraían agua de los cascos de los barcos e irrigaban los cultivos. La energía hidráulica siguió desempeñando un papel fundamental en las primeras etapas de la revolución industrial, cuando fue sustituida por el vapor. Las fábricas se construían alrededor de turbinas centrales impulsadas por vapor, con máquinas que requerían más par motor situadas más cerca de la turbina y las que necesitaban menos más lejos, a veces en diferentes pisos, conectadas mediante una serie de correas de transmisión y poleas.

Baterías

La electricidad supuso un cambio significativo para la automatización, ya que se podía suministrar energía y controlarla de forma independiente para cada máquina de la fábrica. Las baterías modernas llevan esto un paso más allá. Son ligeras y recargables, y permiten que los sistemas de automatización no dependan de una fuente de alimentación fija y, por lo tanto, sean móviles. Se utilizan carros automatizados (AGV o AMR) para entregar componentes a las celdas de trabajo de la fábrica, drones aéreos para realizar controles de inventario en los centros logísticos y drones submarinos para inspeccionar y mantener la infraestructura submarina, como puentes y cables de telecomunicaciones.

Gracias en gran medida a las ambiciones de los fabricantes de vehículos eléctricos, es probable que las tecnologías de baterías sigan avanzando, lo que permitirá contar con sistemas de automatización aún más móviles.

Programación temprana

Si bien los primeros sistemas de automatización utilizaban mecanismos complejos para crear movimientos sincronizados, en el siglo XVIII se desarrolló el concepto de programación para controlar los telares. Los telares utilizaban tiras de papel puntuadas por una secuencia de agujeros, y 200 años después, las primeras computadoras conocidas como “máquinas de sumar y contar” seguían utilizando esencialmente el mismo concepto: en lugar de tiras de papel, las máquinas leían instrucciones de “tarjetas perforadas”.

Las tarjetas perforadas fueron reemplazadas por la cinta magnética y, más tarde, por los discos, y finalmente quedaron prácticamente obsoletas ante la memoria de estado sólido (DRAM y NAND). Pero, independientemente del medio utilizado, disquete o DRAM, todas las máquinas funcionaban siguiendo instrucciones predefinidas y, una vez puestas en marcha, continuaban funcionando hasta que se apagaban o se producía un error. Un robot moderno programado para soldar puertas de automóviles continuará la secuencia de soldadura independientemente de si hay una puerta delante de él o no. Esto lo hace peligroso. ¿Qué sucedería si alguien se cruzara delante del robot o, debido a un problema más adelante en la línea de producción, la puerta del automóvil no estuviera en el lugar correcto en el momento correcto?

Autonomía de la máquina

En los últimos diez años, el aumento de la velocidad de los procesadores ha hecho posible que los sistemas de automatización se adapten a los cambios del entorno, simplemente creando una biblioteca de diferentes escenarios. En un escenario, si la puerta del coche no está en la posición correcta (tal vez determinada por un sistema de visión de Keyence o Cognex), el robot puede detener su funcionamiento, y en otro escenario, si alguien camina demasiado cerca del robot (tal vez definido por una valla de seguridad virtual basada en láser de TI o Hexagon), el robot puede ralentizar su movimiento o incluso detenerse por completo. Este enfoque proporciona al sistema cierta autonomía, pero claramente el grado de autonomía está limitado por el número de escenarios preprogramados disponibles.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

Más recientemente, los avances en la tecnología de IA, en particular el aprendizaje automático, han supuesto otro cambio significativo para la automatización. De hecho, el aprendizaje automático puede resultar tan importante para la automatización como la introducción de la electricidad en la industria hace 150 años.

Con algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas pueden aprender con ejemplos o identificar patrones y anomalías por sí mismos o mediante ensayo y error. Este proceso se puede acelerar simulando millones de escenarios diferentes de forma virtual en software. A medida que este campo avance, es probable que los sistemas de automatización se vuelvan más autónomos, capaces de adaptarse y responder adecuadamente a los cambios en el entorno que los rodea. Esto hará que sean más fáciles de usar, más seguros para trabajar y más capaces de realizar una gama más amplia de tareas, no solo en tareas físicas, sino también en desafíos cognitivos como la resolución de problemas.

Como resultado, es probable que la oportunidad comercial de los sistemas de automatización más inteligentes y autónomos sea significativamente mayor que el nicho de mercado que han creado sus predecesores “silenciosos y brutos”. Por lo tanto, creemos que estos avances tecnológicos crearán una gran oportunidad que durará varias décadas para el inversor paciente.

¿Frontera sin fin?

Si bien es probable que una automatización más inteligente proporcione un gran salto adelante en el crecimiento de la productividad para la economía global, aborde los problemas de escasez de mano de obra y permita a las personas evitar tareas sucias y peligrosas, ¿podrían aplicarse los mismos sistemas inteligentes para resolver los principales desafíos de nuestro tiempo, como mitigar el cambio climático, encontrar curas para enfermedades crónicas o soluciones para abordar el hacinamiento en las ciudades y la desigualdad de riqueza?

Puede que este sea el futuro, pero los sistemas de IA actuales aún no están lo suficientemente avanzados como para abordar problemas tan complejos, multifacéticos e interdependientes. No obstante, se han logrado algunos avances iniciales. Una de las aplicaciones de IA más destacadas y exitosas hasta el momento es AlphaFold, desarrollada por Google DeepMind2, que produjo una estimación precisa de la estructura tridimensional de 200 millones de proteínas. Google ha puesto la base de datos a disposición del público, lo que brinda a los investigadores una comprensión más profunda de la arquitectura de las proteínas y sus implicaciones para la función biológica. Antes de esto, solo se entendían 200.000 estructuras de proteínas. ¡Felicitaciones a AlphaFold! Creemos que la innovación conduce a más innovación y que este proceso se está acelerando naturalmente. Seguimos teniendo la esperanza de que se produzcan nuevos avances significativos.

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