La empresa de robótica industrial ABB se une a la startup de inteligencia artificial Covariant

La startup de inteligencia artificial Covariant y la empresa de robótica industrial ABB se unirán para diseñar robots sofisticados que puedan recoger y manipular una amplia variedad de objetos. Estos robots se utilizarán en almacenes y otros entornos industriales.

Según Fortune, la empresa de robótica industrial ABB se ocupa principalmente de la creación de robots para fabricantes de automóviles, pero la empresa quiere expandirse a otros sectores. ABB tiene como objetivo involucrarse en la logística, donde sus robots se utilizarán en grandes almacenes, como los de Amazon (AMZN ), para manipular artículos, embalar mercancías y realizar envíos.

Según el presidente de ABB, Sami Atiya, según Fortune, ABB buscó socios que tuvieran experiencia en la creación de aplicaciones de visión por computadora sofisticadas. Aunque la empresa actualmente utiliza algoritmos de visión por computadora para operar algunos de sus robots, ABB tiene como objetivo crear robots confiables y de alta destreza que puedan maniobrar y manipular miles de objetos diferentes.

La empresa examinó muchas empresas diferentes antes de decidirse por Covariant como su socio. Covariant es una empresa de investigación de robótica cuyos investigadores provienen de lugares como OpenAI y la Universidad de California en Berkeley. Covariant logró producir el único software examinado por ABB que podía reconocer de manera confiable muchos artículos diferentes sin la intervención de operadores humanos.

Las aplicaciones de visión por computadora y robótica desarrolladas por Covariant se entrenaron con aprendizaje por refuerzo. Gracias a las redes neuronales profundas y el aprendizaje por refuerzo, Covariant pudo crear software que aprende a través de la experiencia y puede reconocer objetos de manera confiable y consistente una vez que se ha aprendido un patrón. El CEO de Covariant, Peter Chen, fue entrevistado por Fortune. Chen explicó que a medida que más empresas de robótica como ABB se expanden a nuevas industrias y mercados, el objetivo es crear robots capaces de realizar una variedad más amplia de tareas que las que actualmente se utilizan en muchas operaciones de fabricación y logística. La mayoría de los robots empleados en capacidades industriales solo pueden realizar un puñado de tareas muy específicas. Chen explicó que el objetivo es crear robots capaces de adaptarse.

Como resultado de la asociación con Covariant, ABB obtendrá información sobre la tecnología que impulsa la inteligencia artificial de Covariant, y este conocimiento podría ayudarles a integrar mejor la inteligencia artificial en la tecnología que impulsa sus robots existentes. Actualmente, Covariant es una operación bastante pequeña con solo un puñado de robots en estado de funcionamiento completo, distribuidos en industrias como la electrónica, la farmacéutica y la confección. Sin embargo, su colaboración con ABB podría hacer que experimente un crecimiento sustancial.

La asociación entre Covariant y ABB destaca el papel creciente de las startups de inteligencia artificial en el campo de la robótica. Otros ejemplos de startups de inteligencia artificial que colaboran con empresas de robótica incluyen la corporación japonesa IHI, que estableció una asociación con la startup de inteligencia artificial Osaro. La colaboración conjunta también se refirió al uso de robots para agarrar y manipular objetos.

Aunque actualmente hay mucha atención sobre los robots que automatizan los trabajos humanos, en algunas industrias simplemente no hay suficientes humanos para realizar esos trabajos, para empezar. Un informe reciente sobre el sector logístico estima que más de la mitad de todas las empresas logísticas enfrentarán escasez de personal en el transcurso de los próximos cinco años. Habrá una escasez particular de trabajadores de almacén en el próximo medio decenio. El informe sugiere que las causas de la escasez de mano de obra en la industria logística son las tasas de desempleo en declive, las largas horas, el trabajo tedioso y los salarios bajos.