Las clásicas máquinas recreativas de videojuegos han sido las musas que han inspirado al robot que este año ha ganado el Desafío Robótico de Amazon. 

Empresas de comercio electrónico como Amazon y Ocado, el mayor minorista digital de comestibles del mundo, disponen de algunos de los almacenes más automatizados del mundo. Sin embargo, los artículos que piden los clientes todavía no pueden ser recogidos por robots porque las máquinas aún no pueden agarrar con total fiabilidad toda la gama de diferentes objetos que hay.

Por eso, Amazon reúne cada año a investigadores para probar máquinas que recogen y almacenan objetos. Es un trabajo difícil, pero si se logra, podría dar lugar a la automatización plena de los almacenes de la empresa. Este año el reto fue aún mayor: los equipos disponían de sólo 30 minutos para que sus robots se familiarizaran con los objetos antes de intentar identificarlos y sacarlos de un batiburrillo de artículos. Según Amazon, esa situación simulaba mejor las condiciones reales del almacén, donde llega continúamente nuevo stock y los palés no pueden ser organizados en detalle.

El ganador, un robot llamado Cartman, fue construido por el Centro Australiano de Visión Robótica y, a diferencia de otros competidores que utilizaban brazos para llevar a cabo las tareas, este robot australiano no tenía elementos que recordaran a un humano: sus pinzas en tres dimensiones se movían a lo largo de líneas rectas, como una grúa con gancho típica de las máquinas de peluches. Pero funciona mucho, mucho mejor. El miembro del equipo de trabajo del robot Anton Milan explica que los sistemas de visión artificial del dispositivo fueron cruciales para la victoria. "Una característica distintiva del robot era que funcionaba con una cantidad muy pequeña de datos de entrenamiento anotados a mano. Únicamente necesitábamos siete imágenes de cada elemento no visualizado antes para poder detectarlo", explicó a TechAU.

Ese tipo de aprendizaje tan rápido es un área de investigación inmensa para los expertos en aprendizaje automático. El año pasado, DeepMind mostró un sistema de aprendizaje llamado one-shot, que puede identificar objetos en una imagen después de haberlos visto tan sólo una vez. Sin embargo, la necesidad de identificar los que están tapados por otros para poder recogerlos implica que Cartman aún necesita más información.

(Para saber más: TechAU , Robot, saca el tenedor de mi fregadero, Una máquina de Google logra reconocer objetos que solo ha visto una vez, Descubre los misterios de las entrañas de Amazon).