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Todo sobre Scout, el robot autónomo de Amazon que ya causa sensación

No sube escaleras, ni tiene un brazo para llamar al telefonillo, pero es el vehículo autónomo que quiere revolucionar el reparto del futuro. Esta es la tecnología que hay detrás.

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Si el Amazon Scout, el robot-repartidor con el que está experimentado la empresa de Jeff Bezos en un idílico vecindario en el condado de Snohomish, en el estado de Washington –Estados Unidos– que parece salido de Mujeres desesperadas, te suena al resto de robot-repartidores que están desarrollando otras empresas, como Starship:

O Kiwi:

Es, básicamente, porque utilizan la misma tecnología. Y porque, de momento, afrontan las mismas dificultades, han encontrado todos ellos las mismas soluciones y se encuentran estancados en el mismo punto. Básicamente tienen que construir una flota de robots que sean lo más baratos posibles de fabricar, sin sensores costosos que disparen los precios y con los recursos computacionales más bajos posibles, pero garantizando seguridad y funcionamiento. Sobre todo porque ningún cliente va a pagar más porque se lo entregue un robot, lo que requiere que sea más barato que un ser humano. 

Y nadie va a confiar en este modelo de reparto si no son seguros. Piensa también que es la avanzadilla del reparto con drones. Si esto no funciona a medio plazo, ¿quién va a confiar en los drones a largo? Los robots-repartidores son más que robots-repartidores.

De momento, el programa piloto de Amazon, que de momento tiene únicamente seis robots en funcionamiento, está tutelado por seres humanos que acompañan a los robots durante las horas de luz, de lunes a viernes. Los fines de semana, entendemos que por convenio robótico, descansan. 

¿Qué tecnología hay detrás?

Los robots analizan su entorno con radares, cámaras y ultrasonidos e interpretan la información a través de tecnología de aprendizaje automático a través de redes neuronales. Un robot puede sentir que un objeto está a diez metros de distancia, pero sin conocer de qué tipo de objeto se trata, es difícil que pueda tomar las mejores decisiones (¿Detenerse? ¿Sortearlo? ¿Saltarlo? ¿Lanzar un rayo láser y eliminarlo...?). 

El aprendizaje automático a través de redes neuronales es sorprendentemente útil para convertir estos datos no estructurados de bajo nivel (sí, así hablan los que entienden de esto) en información útil. ¿Eso de ahí es un ser humano o un poster en el que aparece un ser humano? ¿Pillas la idea, no?

Los robots-repartidores circulan por las aceras, en lugar de las calles, lo que plantea retos diferentes a los que se enfrentan los coches autónomos. El tráfico en carretera es más estructurado y predecible, de ahí, por ejemplo, que las ciudades que están legislando sobre la seguridad de patinetes eléctricos y patinetes eléctricos autoconducidos reducen el tráfico prohíban la circulación por aceras. Los coches se mueven a lo largo de los carriles y no cambian de dirección con demasiada frecuencia, mientras que los humanos a menudo se detienen abruptamente y son infinitamente más impredecibles.

Eso por no hablar de que los peatones no llevan, al menos de serie, luces que indiquen lo que van a hacer. Ni tampoco que puedan llevar animales de compañía. Y es más, al circular por las calles deben tener en cuenta también las, hmmmm, cómo decirlo de forma fina, las deposiciones de los canes que no se recogen. ¿Te imaginas la cantidad de, eso, deposiciones que puede llegar a acumular un robot de este tipo en las calles de una ciudad como Madrid? Ese reto no lo han abordado, porque si además de personas, los robots tienen que esquivar cacas, introduce un elemento más que complica la circulación. Y si le meten un mecanismo estilo Inspector Gadget... encarece el robot y ya no es rentable. 

Para comprender el entorno circundante en tiempo real, un componente central de los robots es un módulo de detección de objetos, un programa que ingresa imágenes y devuelve una lista de cuadros de objetos. ¿Que qué es eso? Una imagen es una gran matriz tridimensional que consiste en una gran cantidad de números que representan intensidades de píxeles. Estos valores cambian significativamente cuando la imagen se toma de noche en lugar de durante el día; cuando cambia el color, la escala o la posición del objeto, o cuando el objeto en sí está truncado u ocluido. Por eso, de momento, los robots de Amazon Scout están circulando únicamente durante el día.

El verdadero reto viene en el procesamiento de la información. Porque no se trata sólo de conseguir el mayor número de datos con los menores dispositivos posibles, sino que hay que obtenerlos con la menor cantidad de potencia de cómputo. Y este supone uno de los grandes desafíos para estos robots, porque no pueden aprovechar las tarjetas gráficas más potentes si diseñan robots de bajo coste.

Vía: Esquire.ES