La tecnología de mapeo y simulación de Amazon no es solo una herramienta de investigación. También podría ayudar a Amazon a implementar los robots en nuevos vecindarios cuando estén listos para su uso general, al probarlos en simulaciones.

Suena a Ciencia Ficción, pero es algo que acaba de suceder.

En marzo, Matt Bratlien vio algo extraño en el espacioso suburbio de Silver Firs, al norte de Seattle. Un robot de seis ruedas con el logotipo de Amazon Prime en su caparazón azul cielo subía y bajaba por las aceras y bordes, vigilado por un representante de la compañía. “Estaba sorprendido, emocionado y muy curioso”, dice Bratlien, socio de Net-Tech, una empresa de servicios de TI en la cercana Bellevue.

Bratlien se había encontrado con Scout, un robot de entrega que Amazon está probando en el área, incluso mediante el envío de pedidos reales a los clientes. Esto es lo que no vio: innumerables clones digitales que se arrastran a través de una copia virtual del vecindario que Amazon creó con exploraciones del área recopilada por láseres, cámaras y aeronaves.

Amazon sabe mucho sobre el mundo gracias a los datos de su vasto negocio minorista y plataforma de computación en la nube. Conoce una zona de 2 kilómetros cuadrados del condado de Snohomish con detalles inusuales, hasta la posición de las malezas que brotan a través de las rejillas de drenaje. La copia digital de la compañía refleja la posición de los bordillos y las calzadas en centímetros, y las texturas como el grano de asfalto en milímetros.

Ese suburbio sintético le permite a Amazon probar miles de scouts o quizás millones de veces en diferentes condiciones climáticas sin inundar el vecindario con vehículos azul brillante hasta que se conviertan en una molestia. “Los bots pueden ejecutarse 24/7 en simulación”, dice Sean Scott, el ejecutivo que lidera el proyecto. La práctica se asemeja a cómo Waymo y otras personas que trabajan en automóviles autónomos invierten mucho en simulaciones para complementar las millas recorridas en carreteras reales.

Amazon quiere que Scout le ayude a entregar más paquetes, más rápido. La compañía dijo recientemente que ofrecería a los miembros de su servicio Prime la entrega gratuita al día siguiente. En enero, Amazon dijo que estaba probando seis de los robots en algún lugar del condado de Snohomish. Ahora han dicho que la flota ha crecido, pero se niega a decir exactamente dónde vagan. El ejecutivo del condado, Dave Somers, dice que Amazon lo consultó a él y a la oficina del alguacil antes del lanzamiento, y dice que apoya el proyecto, pero no sabe exactamente dónde realiza las pruebas.

La publicación de Bratlien en Facebook geoetiquetó a Scout en Silver Firs, una comunidad de 21,000 habitantes con calles curvas y callejuelas sin salida; otra persona publicó una foto de Scout en el mismo vecindario. Meses después de que Amazon anunciara que Scout estaba en las pruebas, el gobernador de Washington, Jay Inslee, firmó un proyecto de ley que regula los robots de entrega, lo que limita su velocidad y peso y les impide avanzar por el tráfico.

Matt Bratlien publicó esta imagen en Facebook después de encontrarse con un robot de Amazon en marzo.

 

 

La tecnología de mapeo y simulación de Amazon no es solo una herramienta de investigación. También podría ayudar a Amazon a implementar los robots en nuevos vecindarios cuando estén listos para su uso general, al probarlos en simulaciones. “Lo hemos construido de tal manera que podemos escalar a una ciudad entera”, dice Scott. Para cuando Scout entre en una nueva ciudad por primera vez, su sistema de control probablemente habrá “visto” todas las costuras en el pavimento miles de veces antes.

Amazon esta relativamente tarde en el mundocreciente de los robots de entrega. Startup Starship Technologies, fundada por dos creadores de Skype y su competidora Marble entregaron pedidos de pizza y otros pedidos de alimentos a principios de 2017 con robots. El proyecto de Amazon parece haber comenzado en serio ese año cuando adquirió Dispatch y los tres cofundadores de la startup se unieron a Amazon.

Ninguna de estas compañías ha demostrado hasta ahora que los robots de entrega puedan ser confiables o rentables a gran escala. La mayoría, como Amazon, despliega sus robots con chaperones humanos que toman el control en caso de problemas; Los asistentes de Amazon también descargan paquetes en las casas de los clientes. Kiwi, que entrega comida a los estudiantes de la UC Berkeley, envía robots no acompañados pero les paga a los trabajadores remotos en Colombia para que los guíen por internet.

 

El tamaño de Amazon y la profunda inversión en logística distinguen el proyecto de la compañía. Scout se une a una flota de entrega que incluye 40 aviones y 30,000 camionetas de entrega. La empresa tiene una amplia experiencia en robótica; emplea a más de 200,000 de ellos dentro de sus operaciones minoristas para mover estantes, cargar pallets y ordenar paquetes, entre otras tareas.
 
Sin embargo, para conducir de manera segura alrededor de Silver Firs o cualquier otro vecindario, Scout debe enfrentar los desafíos que no se ven en los almacenes finamente controlados de Amazon. En las aceras, dice Scott, los robots están programados para disminuir la velocidad y guiar a las personas o los animales, o detenerse si se acercan. Pero hacer que Scout sea autosuficiente de manera confiable requiere recopilar la mayor cantidad de datos posible.

Amazon construyó su suburbio simulado en parte con datos de un carro de tamaño similar al Scout que fue remolcado detrás de una bicicleta, capturando imágenes usando cámaras y lidar, un tipo de escáner láser 3D usado en proyectos de autos autónomos. La compañía completó su mapa con datos 3D de estudios de aeronaves. Más recientemente, Amazon ha experimentado con un lidar más poderoso demasiado grande para el carro de la bicicleta, aunque Scott se niega a identificar cómo viaja.

Con solo un vistazo, los paisajes desde dentro de la simulación de Amazon pueden ser difíciles de distinguir de las fotos de Silver Firs. Si ves más de cerca y notarás fallas como el follaje manchado. De todos modos, Scott dice que su equipo tiene evidencia de que su mundo falso es lo suficientemente preciso como para que los algoritmos entrenados en él también funcionen con datos del mundo real.

El sistema de control de Scout incluye un software de visión por computadora que etiqueta los píxeles de las imágenes de la cámara del robot como césped, acera, carretera u otras características. Una versión de ese software entrenó en 400,000 fotos etiquetadas a mano del vecindario obtuvo un puntaje de 0.98 en una prueba de precisión interna con una puntuación máxima de 1. Una versión entrenada usando solo imágenes del mundo virtual obtuvo un puntaje de 0.94. Scott dice que está lo suficientemente cerca como para demostrar que el simulador puede ayudar a Scout a entender el mundo real; el progreso no depende totalmente de la recopilación y el etiquetado de fotos reales. Predice una precisión aún mayor a partir del entrenamiento con una combinación de datos reales y simulados.

Uno de los desafíos más difíciles del robot es navegar por las rampas cuando se necesita cruzar la calle. La recopilación de datos únicamente mediante la conducción repetida de las rampas llevaría mucho tiempo y podría molestar a los residentes. Los ingenieros de Amazon pueden minimizar eso al enviar exploradores virtuales a través de rampas de acceso a diferentes trayectorias desde diferentes perspectivas. “Nos mantiene fuera de las carreteras”, dice Scott.

Kevin Peterson, cofundador y director ejecutivo de Marble, que está probando robots de entrega en Concord, California, dice que su compañía ha experimentado con simulaciones de alta resolución, pero descubrió que no eran lo suficientemente útiles. En su lugar, dice, Marble ha utilizado una técnica llamada redes de confrontación generativa, también utilizada en proyectos de arte de AI, para crear datos adicionales para entrenar el software de sus robots.

Amazon podría usar sus simulaciones más allá del entrenamiento de los sistemas de visión de Scout. Un área caliente en la investigación robótica implica la capacitación de sistemas de control utilizando una técnica llamada aprendizaje por refuerzo. Los algoritmos experimentan muchas veces dentro de un mundo simulado para aprender una tarea como, por ejemplo, cómo manipular objetos a través de prueba y error. Amazon podría obtener una ventaja significativa si pudiera hacer que ese enfoque funcione para sus robots, dice Peterson. “Si tuviera que hacer una apuesta que es donde diría que van”, dice. Scott dice que su equipo está explorando el uso de algoritmos de aprendizaje más amplios para el control de Scout.

 

Amazon simulacion

Algunas incógnitas sobre el proyecto de robótica de Amazon son cuestiones de economía, no de ingeniería. Scott dice que su equipo apunta a hacer que Scout sea “100 por ciento” autónomo, pero también puede imaginar robots que a veces piden ayuda en casa. “Alguien podría manejar cientos de bots”, dice. La proporción de robot a humano que convierte a Scout en una opción de entrega práctica dependerá de la frecuencia con la que necesite ayuda, y de los costos financieros y beneficios del transporte del paquete de robot.
 
Scott dice que Amazon está concentrado en Scout para entregas suburbanas por ahora, aunque Peterson de Marble dice que la economía es mejor en áreas urbanas más densas donde las bajadas están más juntas. Amazon dice que Scout puede viajar millas a la vez con una sola carga, dependiendo del terreno y sus cargas.

Bratlien, quien inesperadamente conoció a Scout en las calles de Silver Firs en marzo, tuvo que pensar en cómo podrían ayudar esos robots a su negocio de TI. Net-Tech actualmente utiliza los servicios de mensajería para llevar las computadoras portátiles a los clientes que los necesitan de inmediato. “Esto podría aumentar eso”, dice Bratlien.