Los sistemas de IA física no pueden depender únicamente del razonamiento a gran escala, sostiene el presidente y director ejecutivo de NXP Semiconductors. Los robots, los drones y los vehículos autónomos también necesitan respuestas rápidas y fiables en el lugar donde ocurren los acontecimientos, sin tener que esperar a un servidor distante.

El artículo contrapone tareas como resolver ecuaciones, que las máquinas pueden realizar bien, con habilidades físicas cotidianas como mantener el equilibrio, agarrar objetos y evitar obstáculos. En el mundo real, las demoras y los errores pueden tener consecuencias que no se pueden corregir o revertir sin más, por lo que la baja latencia, la eficiencia energética y la fiabilidad son esenciales.

El modelo propuesto se inspira en el sistema nervioso humano, que distribuye distintas funciones entre el cerebro y la médula espinal. En el caso de las máquinas, el autor describe tres capas coordinadas: un sistema de razonamiento para tomar decisiones de alto nivel, una capa de coordinación para el movimiento y una capa de reflejos rápidos que opera en el borde.

En el ejemplo de un humanoide que lleva un paquete por un almacén, la capa de razonamiento elige adónde ir, mientras que la capa de coordinación le ayuda a caminar con estabilidad. Si un objeto golpea su brazo, un sistema de reflejos basado en el borde tendría que reaccionar en milisegundos para restablecer el equilibrio y proteger el paquete.

El artículo también señala que la IA física debe aprender a anticipar cómo se comportan los objetos, incluido su peso, impulso y fricción, en lugar de limitarse a reaccionar ante lo que ve. Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción se presentan como una forma de conectar la percepción, las instrucciones y el movimiento, aunque ejecutarlos dentro de los límites de potencia y memoria de los dispositivos de borde sigue siendo un desafío de ingeniería.

El autor sostiene que el progreso dependerá de procesadores adecuados para cada capa de la inteligencia robótica, junto con herramientas que faciliten el desarrollo de sistemas autónomos para dispositivos de borde. La confianza, concluye el artículo, debe integrarse en el sistema desde el silicio para que las máquinas puedan comportarse de forma predecible y responder con seguridad ante situaciones inesperadas.

Fuentes: TechRadar.