El código abierto gana terreno en la IA para robótica

El software de código abierto está ganando terreno en el desarrollo de proyectos de IA para robótica, unos modelos de alto perfil que tienen el objetivo de conseguir que los robots «piensen», razonen, decidan y actúen en una era de colaboración entre humanos e IA sin precedentes.

El código abierto es fundamental en la tecnologías mundial y gran parte de la innovación en IA proviene de este movimiento. Las mejoras colaborativas, la puesta en común de conocimientos y la mayor transparencia frente a las soluciones propietarias, son algunas de sus ventajas. También para la robótica, un sector en plena expansión con empresas como Hugging Face, NVIDIA y Alibaba apostando con fuerza por la robótica de código abierto y otros como OpenMind trabajando en sistemas operativos específicos para robots humanoides.

ROS, los comienzos

El software de código abierto para robótica existe desde mediados de la década de los 90, con proyectos pioneros que sentaron las bases de lo que estaba por llegar. Estos proyectos base solían estar vinculados a grupos de investigación específicos y el campo permaneció fragmentado. El lanzamiento de ROS en 2007 (Robot Operating System) cambió todo el sector y se convirtió en un estándar de facto.

A pesar de su nombre, ROS no es un sistema operativo . Se trata de un marco de software que se ejecuta sobre Linux y gestiona aspectos fundamentales de la robótica, como la transferencia de datos entre componentes, la comunicación con el hardware, la creación de mapas, la planificación de rutas y el soporte de herramientas para desarrolladores, como el registro y la visualización de datos.

Brian Gerkey, quien ayudó a construir ROS, dice que se sintió atraído por el proyecto debido a cuánto había cambiado el mundo el código abierto, señalando que casi todo Internet está construido hoy sobre este fenómeno. «Soy un creador de herramientas y me gusta compartir todo de la forma más abierta posible, porque creo que así es como conseguimos el mayor impacto de lo que creamos», explica el presidente de la junta directiva de Open Robotics y director de tecnología de Intrinsic, una unidad de robótica e inteligencia artificial de Google.

Durante el desarrollo de ROS la comunidad de IA adoptó en gran medida el mismo enfoque, compartiendo abiertamente investigaciones, modelos y datos, y el campo avanzó más rápido de lo que nadie había pronosticado. Ahora, algunos de esos mismos avances están llegando a la robótica.

IA para robótica

NVIDIA ha desarrollado una plataforma de robótica de código abierto que abarca todo el proceso de desarrollo. Se trata de los modelos de IA física (Cosmos) que generan datos de entrenamiento sintéticos y simulan entornos físicos. Sus modelos GR00T dotan a los robots de la capacidad de razonar y ejecutar tareas complejas, mientras que los marcos de trabajo ‘Isaac’ gestionan la orquestación que integra el entrenamiento, la simulación y la implementación.

No todo el mundo necesita entrenar a los robots desde cero, gracias a los avances drásticos en visión artificial. Lo que antes requería una gran experiencia ahora se puede lograr con unas pocas líneas de código. Las herramientas de simulación son lo suficientemente precisas como para ser útiles en la formación, y el acceso a las herramientas que antes requerían un laboratorio especializado ahora está ampliamente disponible, muchas de ellas de código abierto, afirma Spencer Huang, director de producto de robótica en NVIDIA: «Para adentrarse en la robótica, ya no se necesita un doctorado».

El resultado es un grupo mucho más amplio de personas que pueden contribuir, y el campo está empezando a parecerse menos a una disciplina especializada y más a una plataforma sobre la que cualquiera puede construir.

Todos los modelos de código abierto de NVIDIA se encuentran en Hugging Face, la plataforma de IA de código abierto que se ha convertido en el lugar por defecto para compartir modelos y conjuntos de datos. Hugging Face lanzó en 2024 LeRobot, una plataforma comunitaria de IA para robótica. Desde su lanzamiento, el número de conjuntos de datos de robótica en la plataforma creció de 1145 a finales de 2024 a más de 58 000 en la actualidad, lo que la convierte en la categoría de conjuntos de datos más grande del centro.

Hugging Face también se ha adentrado en el sector del hardware con la adquisición de la empresa de robótica Pollen Robotics, motivada de la constatación de que el software por sí solo no era suficiente. El objetivo, al igual que con el software, era incorporar a más personas. Entre los colaboradores de LeRobot se encuentran las figuras más destacadas del sector, laboratorios académicos y aficionados que construyen robots en su tiempo libre.

Por ejemplo, a principios de este año, Alibaba lanzó RynnBrain, un modelo de código abierto para la IA física que, según la compañía, supera en rendimiento a las ofertas similares de Google y NVIDIA. Esa diversidad de proyectos es importante: «no se trata de un solo modelo, un solo conjunto de datos o un solo hardware… son muchas pequeñas contribuciones en las que todos pueden participar».

La presión comercial en el código abierto

Hay mucho en juego. El rapidísimo avance de las capacidades generativas de la IA, en particular en la generación de lenguaje e imágenes, ha planteado desafíos y una era de colaboración entre humanos e IA sin precedentes. Además, los conflictos comerciales están implícitos en la IA para robótica.

Un mundo donde solo unos pocos sistemas propietarios controlan los robots en los hogares es preocupante, señala Clement Delangue, director ejecutivo de Hugging Face: «tener robots en casa que no entiendes, que no controlas, que están en manos de unos pocos en Silicon Valley, es una idea aterradora. «El código abierto ofrece una alternativa».

El panorama actual del código abierto difiere del que dio origen a ROS, que surgió principalmente de la colaboración de académicos sin ningún interés comercial en el resultado. Hoy en día, los principales contribuyentes son empresas con claras razones comerciales para querer que más personas desarrollen en sus plataformas. Esto no es necesariamente malo. Sin embargo, conviene tener en cuenta los incentivos, algunos ocultos.

También preocupa que la reducción de las barreras de entrada tengan su lado negativo. Los investigadores de IA sin experiencia en robótica a veces resuelven problemas que el campo ya había solucionado. Un recién llegado podría pasar una semana entrenando una red neuronal para mover la mano de un robot de un punto a otro, sin saber que la misma tarea se puede realizar con unas pocas líneas de código utilizando técnicas de hace décadas. Los incentivos no siempre apuntan en la misma dirección que el progreso.

En todo caso, sean cuales sean los motivos de que el código abierto gane terreno en la IA para robótica, el efecto es real. Hay más personas que nunca trabajando en este campo, las herramientas son realmente más fáciles de usar y la comunidad es más grande y diversa que en la época de ROS.

* Imágenes generadas por IA