Robot trabaja para una compañía de partes eléctricas
Aunque pudiera no parecer la gran cosa, el robot clasificador de componentes es un avance importante en la inteligencia artificial y en la capacidad de las máquinas para realizar labores humanas.
- Adam Satariano y Cade Metz
- - Actualizado: 19/2/2020 - 11:40 am
Un robot hecho por Knapp puede clasificar más de 10 mil artículos distintos, con precisión superior al 99 por ciento. Foto / Robert Rieger para The New York Times.
LUDWIGSFELDE, Alemania — Adentro de una bodega en las afueras de Berlín, una larga hilera de cajas azules avanzaba por una banda transportadora, llevando interruptores de luz, tomacorrientes y otras partes eléctricas. Cuando se detuvieron, cinco trabajadores seleccionaron entre las pequeñas piezas, colocando cada una en una caja de cartón.
En Obeta, una compañía de partes eléctricas que abrió en 1901, es el tipo de tarea monótona que los obreros han realizado durante años.
Sin embargo, hace varios meses, un nuevo trabajador se unió al equipo. Un robot con tres ventosas de succión en el extremo de su largo brazo hace el mismo trabajo, clasificando partes con una velocidad y precisión sorprendentes.
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Aunque pudiera no parecer la gran cosa, este robot clasificador de componentes es un avance importante en la inteligencia artificial y en la capacidad de las máquinas para realizar labores humanas.
A medida que millones de productos se mueven por bodegas manejadas por Amazon, Walmart y otros minoristas, trabajadores de bajo sueldo deben revisar un contenedor tras otro de artículos varios —desde ropa y calzado hasta equipo electrónico— para que cada artículo pueda ser empaquetado y enviado a su destino. Las máquinas no habían estado a la altura de la tarea, hasta ahora.
“Tengo más de 16 años trabajando en la industria de la logística y nunca he visto nada como esto”, dijo Peter Puchwein, vicepresidente de Knapp, una compañía austriaca que proporciona tecnología de automatización para bodegas.
En la bodega, los ingenieros de California que hicieron el robot tomaban fotografías. Pasaron más de dos años diseñando el sistema en una startup llamada Covariant, basados en su investigación en la Universidad de California, en Berkeley.
Pronto, pocas tareas de bodegas serán demasiado pequeñas o complejas para un robot. Y a medida que las máquinas dominan tareas manejadas por humanos, su desarrollo plantea nuevas preocupaciones de que los trabajadores de bodegas perderán su empleo ante la automatización.
Debido a que el negocio minorista en línea está creciendo tan rápidamente —y la mayoría de las compañías adoptará lentamente las tecnologías robóticas más recientes— los economistas creen que los avances no afectarán pronto el número general de empleos de logística. Pero los ingenieros que construyen estas tecnologías admiten que en algún momento la mayoría de las tareas de las bodegas serán hechas por máquinas.
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Los ingenieros de Covariant se especializan en una rama de la inteligencia artificial llamada aprendizaje de reforzamiento. Las máquinas están programadas para aprender nuevas tareas mediante prueba y error. Y el mejor lugar para aprender es el mundo real.
“Si quieres avanzar la inteligencia artificial, no lo haces sólo en un laboratorio”, dijo Peter Chen, director ejecutivo de Covariant.
Los ingenieros pueden programar un robot para que realice el mismo movimiento una y otra vez. Las cajas son uniformes. Un robot puede levantarlas con el mismo movimiento cada vez.
Seleccionar en un contenedor de artículos varios es diferente. Las formas varían, al igual que las superficies. Un interruptor puede estar al revés; el otro, al derecho. El siguiente gadget eléctrico podría estar en una bolsa de plástico que refleja luz en formas que un robot nunca ha visto. Se ha necesitado un toque humano.
Programar un brazo robótico para lidiar con cada situación, una regla a la vez, es imposible. En Knapp, Puchwein y sus socios durante años no habían podido crear un robot con la destreza y flexibilidad necesarias para la labor.
Covariant, trabajando con Knapp, construyó software que podía aprender mediante prueba y error. Primero, el sistema aprendió de una simulación digital de la tarea: una recreación virtual de un contenedor lleno de artículos diversos. Luego, cuando Chen y sus colegas transfirieron este software a un robot, pudo recoger artículos en el mundo real.
El robot podía seguir aprendiendo mientras revisaba artículos que nunca antes había visto. Adentro de la bodega alemana, el robot puede agarrar y clasificar más de 10 mil artículos diferentes, y lo hace con una precisión de más del 99 por ciento, de acuerdo con Covariant.
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Al igual que muchos operadores de bodegas, Obeta tiene problemas para encontrar trabajadores dispuestos a hacer la labor monótona. Cada recolector maneja unos 170 pedidos por hora, durante una jornada de ocho horas. En el verano, las temperaturas en la bodega superan los 38 grados centígrados. Es difícil conservar empleados por más de seis meses.
Para Obeta, el nuevo robot es una solución ideal. Un empleo que requiere tres humanos es realizado por un robot incansable.
Knapp planea hacer difícil que las compañías se nieguen a reemplazar a trabajadores humanos con robots. Puchwein dijo que cobrarían una tarifa que siempre fuera menor de lo que una compañía le pagaría a un humano.