Investigadores de TUDelft y la Universidad Técnica Suiza con la ayuda de chatGPT, desarrollaron un robot recolector de tomates después de deliberar y aceptar los desafíos.
ChatGPT se destaca en el manejo de poemas, ensayos, libros y, potencialmente, en el diseño de bots. Sin embargo, existen riesgos y beneficios asociados con el uso de ChatGPT en el proceso de diseño.
Con la ayuda de chatGPT, investigadores de TUDelft y la universidad técnica suiza EPFL han desarrollado un robot para recoger tomates. Después de conversaciones con ChatGPT, decidieron asumir los desafíos y diseñaron un robot.
Consejos útiles
Los investigadores tomaron las decisiones de diseño de ChatGPT, apreciando particularmente su aporte durante la fase conceptual. Los investigadores señalan que ChatGPT amplía el conocimiento de los diseñadores en varios dominios, como la identificación del cultivo económicamente valioso para la automatización. Durante la implementación, ChatGPT brindó consejos útiles como «Usar silicona o caucho para la pinza para evitar aplastar el tomate» y «Usar un motor Dynamixel para un guiado óptimo del robot». El resultado de la colaboración es un brazo robótico para la recolección de tomates, que muestra la sinergia entre los humanos y la inteligencia artificial (IA).
ChatGPT como investigador
Los investigadores encontraron el proceso de diseño colaborativo positivo y enriquecedor. Sin embargo, el papel de los ingenieros se ha desplazado hacia tareas técnicas. En un escenario excepcionalmente extremo, la inteligencia artificial toma el control total sobre el proceso de diseño del robot, proporcionando todas las entradas necesarias, mientras que el ser humano hace lo mismo sin dudarlo. En esta configuración, el modelo de lenguaje grande (LLM) es el investigador e ingeniero responsable de todos los aspectos técnicos. Al mismo tiempo, el ser humano asume el rol de gerente, encargado de establecer objetivos de diseño y supervisar el proceso.
Riesgo de desinformación
Los LLM de hoy no pueden lograr escenarios tan extremos y su conveniencia es cuestionable. La salida de LLM no verificada puede ser engañosa, presentando riesgos de desinformación y sesgo en la robótica. Asociarse con LLM plantea preocupaciones sobre el plagio, la trazabilidad y la propiedad intelectual. El equipo planea utilizar el robot recolector de tomates en la investigación robótica en curso. También exploran el papel de los LLM en el diseño de nuevos robots, centrándose principalmente en la autonomía de la IA para dar forma a sus cuerpos. Los investigadores concluyeron destacando la pregunta abierta del uso de LLM para ayudar a los desarrolladores de robots a preservar la creatividad y la innovación necesarias para enfrentar los desafíos del siglo XXI en robótica.
Referencia: Francesco Stella et al, ¿Cómo pueden los LLM transformar el proceso de diseño robótico?, Naturaleza Máquina Inteligencia (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00669-7. www.nature.com/articles/s42256-023-00669-7