La IA física necesita un sistema nervioso, no un cerebro más grande

Los sistemas de IA física, como los robots, los drones y los vehículos autónomos, deben responder a sucesos del mundo real, donde esperar a un servidor remoto puede ser demasiado lento. Un dron quizá tenga que corregir su trayectoria ante una ráfaga de viento, y un robot quizá deba atrapar una pieza que cae. Estas acciones deben ocurrir allí donde sucede el evento, a menudo en cuestión de milisegundos.

En un artículo de opinión de TechRadar, Rafael Sotomayor, presentado en el artículo como presidente y director ejecutivo de NXP Semiconductors, sostiene que la inteligencia de las máquinas debe distribuirse en distintas capas. La compara con el sistema nervioso humano: el cerebro se ocupa del razonamiento, el cerebelo ayuda a coordinar el movimiento y el equilibrio, y la médula espinal gestiona los reflejos.

Sotomayor describe una arquitectura con una capa de razonamiento más lenta, una capa intermedia de coordinación y una capa de reflejos rápida en el borde. En su ejemplo de un almacén, un robot humanoide usa el razonamiento para fijar su destino y la coordinación para mantener el equilibrio al caminar. Si un objeto golpea su brazo, la capa de reflejos debe recuperar rápidamente el equilibrio y asegurar el paquete.

También señala los modelos Vision-Language-Action (VLA) como una forma de conectar la percepción con el movimiento. Ejecutarlos dentro de los límites de potencia y memoria de los dispositivos de borde sigue siendo un reto de ingeniería. Sotomayor afirma que el avance requerirá procesadores eficientes energéticamente para las distintas capas de inteligencia robótica, además de herramientas y marcos de trabajo para desarrollar inteligencia autónoma en el borde. Sostiene que la confianza es esencial porque las acciones físicas no se pueden deshacer sin más.