Por: Miguel Solís – Director Ingeniería en Automatización y Robótica UNAB
El deporte siempre ha representado una de las medidas definitivas del potencial
humano, ya que, por ejemplo, en una carrera de velocidad, incluso cuando se
compite contra sus propias marcas, la mejora continua del desempeño no es algo
que se pueda conseguir simplemente con recursos económicos; requiere una
amalgama de disciplina, biología y resiliencia. Últimamente, no solo se ha
comparado el desempeño de robots versus humanos en ámbitos industriales o
tareas repetitivas, sino que hemos comenzado a ver a máquinas que desafían
hitos deportivos exigiendo una sofisticación técnica cada vez más avanzada, como
se evidenció con el robot Tiangong en la media maratón de Beijing, o los sistemas
de DeepMind en el tenis de mesa.
Cuando abordamos la optimización de estos robots, nos enfrentamos a desafíos
de una alta complejidad. Correr 21 kilómetros, como lo hizo Tiangong, no es
solamente un problema de selección de actuadores o control de motores de alto
torque; representa un desafío crítico de gestión energética, disipación térmica y
estabilidad en entornos dinámicos. En un humanoide, mantener la cadencia y el
equilibrio durante un trayecto tan extenso implica que la ingeniería ha logrado
resolver problemas de eficiencia que antes limitaban a los robots a breves
demostraciones de pocos minutos. Ver a una máquina completar este hito en una
ciudad real, conviviendo con el relieve del pavimento y el flujo de otros corredores,
demuestra una madurez significativa en áreas como la locomoción autónoma y la
robustez del hardware frente a la fatiga mecánica.
Por otro lado, el hito alcanzado por el sistema de Google DeepMind en el ping-
pong nos sitúa en un plano diferente: el de la agilidad cognitiva y la coordinación
percepción-actuación en milisegundos. Si el robot no es capaz de procesar la
trayectoria de la pelota, predecir el efecto y ejecutar una respuesta física precisa
en una fracción de segundo, el sistema falla. Estos logros sugieren que la
tecnología ya no solo imita la forma humana, sino que comienza a replicar nuestra
capacidad de respuesta ante estímulos externos que tienen alto grado de
incertidumbre.
De hecho, el deporte representa un entorno extremadamente atractivo para
realizar pruebas de estrés con sistemas autónomos, principalmente porque ofrece
una impredecibilidad que ninguna simulación por computadora puede replicar de
manera perfecta. En el desarrollo robótico existe lo que llamamos el «gap» entre la
simulación y la realidad (Sim-to-Real). Mientras que en un laboratorio las
condiciones de luz, fricción y obstáculos están controladas, en un evento deportivo
masivo o en una partida de ping-pong competitiva, el ruido ambiental es constante.
Si un humanoide puede mantener el equilibrio entre múltiples corredores que
cambian de trayectoria, o puede anticipar el efecto de una pelota a gran velocidad
bajo condiciones de iluminación variables, se está validando que esta tecnología
es lo suficientemente robusta para operar en el mundo real, donde las condiciones
nunca son ideales.
Es muy importante entender que estas proezas atléticas no son simples
exhibiciones de vanidad tecnológica; son la antesala de aplicaciones críticas que
podrían transformar la sociedad. La misma tecnología de equilibrio y navegación
que permite a un robot correr una maratón es la que permitirá a una unidad de
asistencia moverse con seguridad entre escombros tras un terremoto o participar
en misiones de búsqueda y rescate en terrenos colapsados donde la locomoción
con ruedas no es práctica. Asimismo, la precisión y velocidad de reacción
desarrolladas para el deporte serán fundamentales en la robótica asistencial
avanzada y en el cuidado de personas con movilidad reducida, donde la
interacción física debe ser delicada pero extremadamente segura.
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