Japón se ha caracterizado históricamente por sus innovaciones en el campo de la robótica, y sus inventos tan peculiares como llamativos. Por ello no sorprende el trabajo de tres investigadores de la Universidad de Tokio, quienes crearon un robot capaz de pelar plátanos.

El invento corre por cuenta de Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura y Yasuo Kuniyoshi; y si crees que no se trata de algo demasiado revolucionario, mejor piénsalo dos veces. Sí, tal vez no tiene el glamour del Tesla Bot de Elon Musk, pero lo que verdaderamente importa es la tecnología que utiliza para lograr lo que a primera vista parece una tarea trivial.

Un vídeo muestra cómo el robot puede tomar una banana con una de sus "manos", y utilizar la otra para pelarla con delicadeza. Y si bien el dispositivo aún no puede completar la tarea exitosamente todas las veces —es decir, sin destrozar o aplastar la fruta—, cuando sí lo hace no requiere más de tres minutos. Por supuesto, ese tiempo aún está lejísimos del que destina un humano para hacer lo mismo; no obstante, no está nada mal para una máquina en pleno proceso de desarrollo.

Según los creadores del robot, su efectividad para pelar plátanos hoy ronda el 57%. Si bien el porcentaje puede parecer bajo, en realidad no lo es, y tiene un por qué: solo ha recibido 13 horas de entrenamiento. Y aquí radica el punto clave de la cuestión, pues los encargados del proyecto ha podido demostrar su enfoque "eficiente en datos"; esto se debe a que la máquina ha podido completar la tarea con un proceso de aprendizaje muy corto y basado en la imitación.

Japón tiene un robot que pela plátanos, y no es broma

Para que el robot aprenda a pelar las bananas, los desarrolladores crearon un sistema de aprendizaje automático basado en un entrenamiento de "imitación profunda". Así, operaron manualmente el robot para "enseñarle" a realizar la tarea con cientos de plátanos. Esto les permitió obtener 811 minutos de demostración que la máquina posteriormente utilizó para aprender a hacerlo por sí misma.

De acuerdo con su explicación, el entrenamiento consistió en nueve etapas. Las mismas fueron desde recoger una banana de la mesa y colocarla en posición, hasta el procedimiento de pelarla en sí. También es interesante cómo el modelo cambia el abordaje de la tarea según qué movimientos necesita, su precisión y el riesgo de romper la fruta.

Así, por ejemplo, el robot traza una trayectoria sencilla para cumplir con los movimientos más simples, pero adopta un enfoque reactivo cuando debe manipular la fruta con mayor precisión. Esto le permite afrontar cambios inesperados, propios de las características desiguales —en forma o consistencia— del objeto en cuestión.

Por supuesto, no esperemos ver pronto una línea de robots hogareños que se dediquen exclusivamente a pelar nuestros frutos preferidos porque simplemente somos demasiado perezosos para hacerlo por nosotros mismos. Hoy son plátanos, mañana tal vez el dispositivo pueda manipular otros elementos; el campo de la robótica le está prestando mucha atención a desarrollar la motricidad fina, y eso puede traer grandes avances de cara al futuro.

Además, esto abre la puerta a otras posibilidades. Si investigadores de una universidad han podido enseñarle a un robot "rudimentario" a cumplir una tarea con tan poco tiempo de entrenamiento, es imposible no ilusionarse con lo que pueden lograr empresas que tienen muchísimos más recursos, llámense dinero, infraestructura, tiempo, o todos ellos.

No obstante, también sirve como "baño de realidad". Si recién ahora se ha logrado que un robot pueda pelar un plátano sin romperlo, todavía estamos muy lejos de que las predicciones más osadas sobre la interacción con robots humanoides se vuelvan realidad.