Estados Unidos toma el liderazgo robótico tras el accidente de Fukushima

El liderazgo de la robótica mundial se desplazó de Japón a Estados Unidos debido a la incapacidad de la tecnología japonesa para operar en entornos con radiación. Este cambio de dominio ocurrió tras el accidente de la central nuclear de Fukushima y el posterior desarrollo de soluciones para desastres mediante el DARPA Robotics Challenge.

El eje central de la industria robótica se está desplazando. Se está produciendo un cambio de paradigma desde la era de los robots industriales que repiten movimientos precisos hacia la era de la "IA física", donde la inteligencia artificial (IA) comprende el entorno físico e interactúa de forma fluida. En este proceso, ha surgido un análisis sobre las razones por las cuales la posición de Japón, anteriormente considerado un gigante de la robótica, se ha debilitado y hacia dónde se dirige el nuevo liderazgo tecnológico.

La entrevista realizada por T Times TV al profesor Gong Gyeong-cheol, del departamento de Ingeniería Mecánica de KAIST, contiene el flujo histórico de la tecnología robótica, su trasfondo cultural y las capacidades técnicas necesarias en la vertiginosa era de la IA. El profesor Gong explicó que el desarrollo de la tecnología robótica está estrechamente relacionado con los iconos culturales con los que los ingenieros crecieron.

Tecnología creada por el romanticismo cultural y la crisis de la robótica japonesa

El profesor Gong analizó que la inclinación de un ingeniero se determina según las obras culturales que le han influido. Si la generación que creció viendo Terminator se enfoca en la amenaza de los robots y plantea preguntas como "¿Vas a destruir el mundo?", la generación que vio Astro Boy percibe a los robots como amigos. Por su parte, la generación de Mazinger Z ve a los robots como salvadores que serán desplegados en escenarios de desastres, mientras que la generación fascinada tras la década de 2000 por Baymax o la robótica blanda los percibe como seres "suaves y cálidos", lo que deriva en el desarrollo de robots de cuidado o de traslado de pacientes.

Este trasfondo cultural se tradujo en la dirección del desarrollo tecnológico real. El profesor Gong señaló el "accidente de la central nuclear de Fukushima" como el factor decisivo que desmoronó la fortaleza de la robótica japonesa. Mientras el mundo ponía la mirada en los robots esperando que fueran desplegados en escenarios de desastre, los robots japoneses mostraron su incapacidad para superar entornos con radiación, lo que permitió que Estados Unidos tomara el liderazgo. Estados Unidos se adelantó en las soluciones para desastres al presentar misiones similares a las de la central de Fukushima a través del "DARPA Robotics Challenge", logrando que el dominio de las marcas de robótica pasara de Japón a Estados Unidos.

La razón fundamental por la que Japón perdió el liderazgo tecnológico reside en la diferencia de los métodos de control. Los actuadores y la tecnología de control de Japón estaban especializados en repetir movimientos específicos de forma muy precisa y rígida. Sin embargo, en la era de la IA, el paradigma de los robots ha cambiado de un control de posición rígido a un método de "control de fuerza" (Force Control), que ajusta la fuerza de manera fluida según el entorno. El profesor Gong señaló que "la tecnología existente de Japón no posee la flexibilidad adecuada para la era de la IA".

Localización de materiales y componentes, y la estrategia de plataforma de la IA física

Sobre si Corea ha logrado escapar de la dependencia de Japón en cuanto a materiales y componentes, el profesor Gong fue tajante al afirmar que "no es así". En el pasado, era natural asociar la robótica o los materiales y componentes con Japón, pero se evalúa que las medidas de control de exportaciones impuestas por Japón en 2019 fueron, de hecho, una "oportunidad caída del cielo" para la industria robótica coreana. En aquel momento, las empresas coreanas iniciaron la internalización de componentes clave, incluidos los actuadores, y actualmente han alcanzado un nivel en el que pueden abastecerse internamente de componentes principales, como el bobinado directo de las bobinas dentro de los actuadores.

Se espera que los actuadores y la arquitectura de control, tecnologías centrales de Angel Robotics, desempeñen un papel crucial en el futuro ecosistema de la "IA física". El profesor Gong explicó que el actuador irá más allá de actuar simplemente como una articulación del robot, convirtiéndose en una infraestructura básica que ayude a la IA a resolver el ruido y la no linealidad del entorno físico para obtener datos refinados. Esto es análogo al papel de NVIDIA, que proporciona la GPU y el motor CUDA para ejecutar modelos de IA.

Predijo que la futura industria robótica seguirá los pasos de la industria de los teléfonos inteligentes. Así como los teléfonos inteligentes expandieron su ecosistema a través de diversas aplicaciones, en la era de la IA física deberán aparecer robots de formas complejas y diversas. Por ejemplo, la tecnología debería integrarse en la vida cotidiana de forma casi invisible, como un micrófono que se mueve por sí mismo para escuchar el sonido. Para lograr esto, el análisis de Gong sostiene que el papel de la "plataforma" —como los actuadores, los algoritmos de control y los centros de datos— es tan importante como el rendimiento de cada robot individual.

En la era de la IA, sobreviven los talentos con una "especialización distintiva"

Ante el cambiante entorno tecnológico, ¿qué capacidades deben tener los talentos del futuro? El profesor Gong enfatizó una especialización concreta, similar a una "especialidad regional", en lugar de un conocimiento universal. Esto significa que, más que un talento polivalente que abarque todos los campos, es esencial la capacidad de manejar datos y entornos especializados en industrias específicas.

Por ejemplo, se requiere especialización como estudiar IA física especializada en entornos de fabricación o recolectar datos del sector agrícola para utilizarlos en el control. El profesor Gong sugirió que "más que una versatilidad incondicional, la competencia clave del futuro será una especialización distintiva que permita obtener datos de campos específicos y conectarlos con el control físico".

Fuente: vídeo original (YouTube)