Guillem Alsina Gonzàlez
Durante la reunión internacional celebrada en Ginebra (Suiza) entre el 14 y el 22 de julio, el Sector de Normalización de las Telecomunicaciones de la Unión Internacional de Telecomunicaciones, ha adoptado un nuevo borrador de trabajo propuesto por SK Telecom como normativa para generar y utilizar sistemáticamente datos para el entrenamiento de robots inteligentes mediante IA, mejorando la compatibilidad entre distintos robots y plataformas.
Este organismo especializado de las Naciones Unidas, que cuenta con la participación de unos mil institutos, empresas y centros de investigación procedentes de unos 190 países, es el encargado de desarrollar los estándares globales en el ámbito de las tecnologías de la información y la comunicación.
El proyecto aceptado, denominado formalmente Requisitos de señalización y arquitectura para la Robot Data Factory (RDF), constituye una propuesta para generar y emplear de manera sistemática la información que requieren los robots inteligentes para el entrenamiento de sus sistemas de inteligencia artificial.
Los datos de movimiento de las máquinas actúan como una especie de ejercicios prácticos que la inteligencia artificial necesita asimilar para aprender a desenvolverse. Para que los robots aumenten su capacidad, requieren acceder a una gran cantidad de problemas de alta calidad. Sin embargo, el rápido crecimiento reciente de este sector ha puesto de manifiesto una carencia fundamental, ya que la forma en que se crea y se intercambia esta información difiere significativamente dependiendo del modelo de robot y de su software integrado.
Como las distintas empresas y centros de investigación han recopilado y gestionado sus bases de información con métodos muy dispares, resulta sumamente complejo lograr la compatibilidad entre plataformas y, por lo tanto, obtener un volumen de datos suficiente y con una calidad homogénea que permita enseñar a las máquinas a agarrar y mover objetos o a utilizar herramientas. Para dar respuesta a esta fragmentación, la iniciativa de estandarización que presentó SK Telecom define las funciones clave de esta fábrica de datos robóticos, así como su estructura de interconexión y sus métodos de intercambio de información.
Tras su revisión y debate por parte de los miembros de la UIT, la propuesta se ha adoptado como un nuevo estándar que divide la arquitectura en cinco grandes capas: servicio, modelo de robot y datos, infraestructura, dispositivo y gestión. El objetivo de la compañía es establecer el papel de cada uno de estos estratos y sus especificaciones para conseguir que las diversas funciones se puedan conectar, reemplazar y ampliar fácilmente entre distintos robots y plataformas.
Esta iniciativa se apoya en el trabajo previo de la firma coreana para construir y avanzar en una plataforma de gemelo digital destinada a la inteligencia artificial en el sector de la fabricación industrial. Partiendo de esa base, la compañía se encuentra inmersa en la expansión hacia un entorno de aprendizaje automático capaz de generar información sobre las tareas mecánicas para su uso en la formación de los algoritmos.
Según han explicado desde SK Telecom, la consecución de este nuevo estándar ha sido posible gracias a las capacidades en materia de gemelos digitales, inteligencia artificial y gestión de datos que ha ido acumulando a lo largo del tiempo. A través de este hito normativo, SK Telecom planea potenciar la utilidad de su plataforma de aprendizaje robótico basada en gemelos digitales, cuyo lanzamiento comercial está previsto para la segunda mitad de este mismo año. Además, la firma pretende ampliar la cooperación con empresas e instituciones de investigación nacionales y extranjeras para contribuir a la revitalización de todo el ecosistema de datos mecánicos.
Desde la dirección de la oficina de planificación estratégica de inteligencia artificial de la compañía, se ha valorado esta aprobación como el establecimiento de unos cimientos sólidos que permitirán a la empresa liderar los debates normativos internacionales en el terreno de la inteligencia artificial física, y confía en aprovechar sus competencias tecnológicas, tanto en plataformas de aprendizaje como en modelos de algoritmos, para continuar encabezando la creación de estándares globales en la industria de la robótica.
