“En estos entornos, lo que realmente determina el éxito es el rendimiento general del sistema”, explica Anthony Jules ’92, SM ’92, cofundador de la empresa con el profesor emérito del MIT Rodney Brooks. “El robot hace parte del trabajo, las personas hacen parte del trabajo y los sistemas backend hacen parte del trabajo. Es esa combinación la que determina qué tan bien funciona su sistema. Creemos que es realmente importante que las personas tengan un nivel apropiado de agencia y aportes para que siempre estén haciendo avanzar el sistema”.
Robots colaborativos
Brooks fue miembro de la facultad del MIT desde 1984 hasta 2010 y se desempeñó como director del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) desde 1997 hasta 2007. Mientras estuvo en el MIT, cofundó iRobot, que inventó la popular aspiradora Roomba y se hizo pública en 2005. Más tarde, cofundó la empresa Rethink Robotics, que también diseñó robots colaborativos.
Jules conoció a Brooks cuando era estudiante de posgrado en CSAIL en la década de 1990. Los dos nunca trabajaron juntos, pero sus laboratorios estaban en el mismo piso. La pareja se mantuvo en contacto después de que Jules se graduara y cofundara la empresa Sapient, que salió a bolsa antes de ser adquirida por Publicis en 2015.
En 2019, Brooks se encontró con Jules en una conferencia de robótica. Le dijo a Jules que estaba pensando en iniciar una empresa de software de robótica, que comparó con un motor de videojuego para entrenar robots. Robust AI se fundó ese mismo año.
La pandemia de Covid-19 hizo que los fundadores pasaran a crear robots que pudieran desinfectar superficies de forma autónoma, pero cuando se descubrió que el Covid-19 no se transmitía a través de las superficies, tuvieron que girar nuevamente.
“Eso nos obligó a decidir cómo utilizar esta tecnología que habíamos estado desarrollando, que en realidad trataba de ayudar a los robots a comprender el mundo más plenamente”, recuerda Jules. “Para resumir, le dije a Rodney: ‘Tengo una idea. Te encantará y la odiarás. Te encantará porque resuelve problemas para los clientes de los que hemos estado escuchando, y la odiarás porque tenemos que construir hardware”.
Los fundadores habían estado entrevistando a clientes potenciales durante años a través de los primeros giros de Robust AI. Finalmente se decidieron por la logística y la fabricación como industrias a las que apuntar desde el principio.
“Cuando la gente piensa en la automatización en las fábricas, piensa en imágenes del 5 por ciento que están completamente automatizadas con sistemas de 50 a 200 millones de dólares”, dice Jules, quien ahora se desempeña como director de innovación de Robust AI. “No piensan en la gran mayoría de las fábricas que no están automatizadas en absoluto. Estas fábricas ni siquiera tienen una cinta transportadora. No van a arrancar todo y reemplazarlo con un sistema de 200 millones de dólares”.
Los robots de Robust AI pueden incorporarse a las operaciones según sea necesario y ofrecer varios flujos de trabajo para los clientes. En un flujo de trabajo, el robot puede guiar a los trabajadores humanos a espacios específicos para recuperar elementos. En otro, puede seguir a los humanos a lugares importantes para cargar. Los flujos de trabajo principales implican que los robots Carter muevan cosas de un lugar a otro, a menudo en grandes almacenes o fábricas, donde, según dicen, los trabajadores humanos pueden caminar un promedio de 30.000 pasos por día.
“Estos son espacios enormes, por lo que una persona podría cargar el robot con cosas y luego necesitar llevarlas a otra estación, pero eso podría estar a 400 pies de distancia”, dice Brooks, director de tecnología de Robust AI. “Ahora la persona puede simplemente decir ‘listo’ y el robot lo trae. La forma en que se integran los robots en el espacio de trabajo depende totalmente del cliente”.
Hacer el trabajo
Leila Takayama, vicepresidenta de interacción entre humanos y robots de Robust AI, descubrió recientemente un estudio revisado por pares sobre robots en hospitales, que se utilizaban para hacer cosas como recoger platos, mover sábanas y transportar otros equipos. Los investigadores descubrieron que, en muchos hospitales, una gran cantidad de robots estaban apagados y contra las paredes. Las enfermeras dijeron que se rompieron.
“Lo que realmente sucedió fue que las enfermeras estaban corriendo con un paciente en una camilla, y el robot las vio en el pasillo y se detuvo en seco, y no pudieron rodearlas con la camilla”, dice Brooks. “Los robots se interponían en las tareas principales de las enfermeras”.
El enfoque de la IA robusta para el desarrollo tecnológico es comprender en profundidad las tareas principales de los trabajadores y crear funciones que aceleren esas tareas, ya sea que las realice un humano o un robot.
“Dejamos que los humanos hagan aquello en lo que son buenos en el mundo físico, algo en lo que hemos tenido millones de años de evolución para ser buenos, y hacemos que el sistema digital responda a eso y nos proporcione todas las cosas en las que es bueno”, explica Brooks.