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Al crecer en la región española de Cataluña, a Alberto Rodríguez le gustaba desarmar cosas y volver a armarlas. Pero no fue hasta que se unió a un laboratorio de robótica en su último año en la universidad que se dio cuenta de que la robótica, no las matemáticas o la física, sería la vocación de su vida. «Me enamoré de la idea de que podías construir algo y luego decirle qué hacer», dice. «Fue mi primera exposición intensa a la combinación mágica de construcción y codificación, y quedé enganchado».
Después de graduarse de la universidad en Barcelona, Rodríguez buscó una ruta para estudiar en los Estados Unidos. A través de su asesor de pregrado, conoció a Matt Mason, profesor del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, quien invitó a Rodríguez a unirse a su laboratorio para su doctorado. «Empecé a investigar y trabajé con un gran mentor», dice, «alguien que no estaba allí para decirme qué hacer, sino para dejarme intentar, fallar y guiarme en el proceso de intentarlo de nuevo.
Rodríguez llegó al MIT como posdoctorado en 2013, donde siguió intentando, fallando y volviendo a intentarlo. En enero, Rodríguez fue ascendido a profesor asociado titular en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT.
A través de Science Hub, actualmente está trabajando en dos proyectos con Amazon que exploran el uso del tacto y la dinámica de inercia para enseñar a los robots a clasificar rápidamente el desorden para encontrar un objeto específico. En colaboración con Phillip Isola y Russ Tedrake del MIT, un proyecto se enfoca en entrenar a un robot para recoger, mover y colocar objetos de varias formas y tamaños sin dañarlos.
En una entrevista reciente, Rodríguez discutió los aspectos prácticos de la robótica táctil y hacia dónde ve que se dirige el campo.
P: Su tesis doctoral, Shape for Contact, lo llevó a su trabajo actual en robótica táctil. ¿Qué era?
A: Durante mi tesis, me interesé en los principios que guían el diseño de los dedos de un robot. Los dedos son esenciales para la forma en que nosotros (y los robots) manipulamos objetos e interactuamos con el entorno. La investigación en robótica se ha centrado en el control y la morfología de los dedos y manos robóticos, con menos énfasis en su conexión. En mi tesis, me centré en técnicas para diseñar la forma y el movimiento de dedos rígidos para tareas específicas, como agarrar objetos o levantarlos de una mesa. Esto me llevó a interesarme por la conexión entre forma y movimiento, y la importancia de la mecánica de fricción y contacto.
P: En el MIT, te uniste al Amazon Robotics Challenge. ¿Que has aprendido?
A: Después de comenzar mi grupo de investigación en el MIT, el MCube Lab, nos unimos al Amazon Robotics Challenge. El objetivo era desarrollar sistemas autónomos para percibir y manipular objetos enterrados en el desorden. Fue una oportunidad única para abordar los problemas prácticos de construir un sistema robótico para hacer algo tan simple y natural como estirar la mano para sacar un libro de una caja. Las lecciones y los desafíos de esta experiencia han inspirado gran parte de la investigación que ahora hacemos en mi laboratorio, incluida la manipulación basada en el tacto y la visión.
P: ¿Cuál es el mayor desafío técnico al que se enfrentan los especialistas en robótica en este momento?
A: Si tengo que elegir uno, creo que es la capacidad de integrar sensores táctiles y usar retroalimentación táctil para manipular objetos hábilmente. Nuestro cerebro resuelve inconscientemente todo tipo de incertidumbres que surgen en las tareas mundanas, como sacar una llave de su bolsillo, moverla a un enchufe estable e insertarla en una cerradura para abrir la puerta. La retroalimentación táctil nos permite resolver estas incertidumbres. Es una forma natural de lidiar con objetos, materiales y poses nunca antes vistos. Emular esta flexibilidad en los robots es esencial.
P: ¿Cuál es el mayor desafío ético?
A: Creo que deberíamos redoblar nuestros esfuerzos para comprender los efectos de la automatización robótica en el futuro del trabajo y encontrar formas de garantizar que los beneficios de esta próxima ola de automatización robótica se distribuyan de manera más uniforme que el pase.
P: ¿Qué debe saber todo aspirante a roboticista?
A: No existe una solución milagrosa en robótica. La robótica se beneficia de los avances en muchas áreas: actuación, control, planificación, visión artificial y aprendizaje automático, por nombrar algunas. Actualmente estamos decididos a resolver la robótica emparejando el conjunto de datos correcto con el algoritmo de aprendizaje correcto. Hace años buscábamos la solución a la robótica en la visión artificial, y antes, en la planificación de algoritmos.
Estas inmersiones profundas son esenciales para que el campo progrese, pero también pueden cegar al roboticista individual. En última instancia, la robótica es una disciplina sistémica. Ningún esfuerzo unilateral nos llevará a los robots capaces y adaptables que queremos. Llegar allí está más cerca del desafío de enviar un ser humano a la luna que lograr un desempeño sobrehumano en un juego de ajedrez.
P: ¿Qué papel debe jugar la industria en la robótica?
A: Siempre he encontrado inspiración trabajando cerca de la industria. La industria tiene una visión clara de los problemas a resolver. Además, la robótica es una disciplina de sistemas y, por lo tanto, las observaciones y los hallazgos deben considerar todo el sistema. Esto requiere un alto nivel de compromiso, recursos y conocimientos de ingeniería, que cada vez es más difícil de proporcionar solo a los laboratorios universitarios. A medida que evolucione la robótica, los compromisos entre la universidad y la industria serán especialmente críticos.
