La compañía taiwanesa ASUS desarrolla un robot humanoide llamado Gallop para automatizar tareas repetitivas en la manufactura de electrónica. El equipo se somete actualmente a pruebas en una planta de servicios de manufactura electrónica (EMS) de la compañía, donde aprende a empacar accesorios de placas base en un puesto de trabajo diseñado originalmente para operarios humanos.
Según ASUS, Gallop busca demostrar que los robots humanoides pueden ejecutar operaciones reales de fábrica de manera constante, y no limitarse a demostraciones controladas y puntuales. Los programas piloto con clientes están previstos para 2027, y la disponibilidad comercial se proyecta para la segunda mitad de 2028.
El robot aprende a desenvolverse en la fábrica
La primera tarea asignada a Gallop consiste en empacar 15 accesorios distintos de placas base, muchos de ellos pequeños, delgados y envueltos en bolsas plásticas transparentes. Esta variedad de formas y materiales flexibles representa un desafío para las pinzas robóticas convencionales.
ASUS eligió ese puesto de trabajo para comprobar si Gallop podía hacerse cargo de la mayor parte de una operación sin que un trabajador humano debiera permanecer junto a él durante todo el proceso.
La empresa diseñó un proceso de entrenamiento que combina demostraciones humanas, simulación y práctica directa. Con su consentimiento, trabajadores experimentados de la planta utilizan pequeñas cámaras montadas en la cabeza para registrar cómo realizan operaciones específicas.
Gallop emplea esa información para aprender los movimientos y las técnicas de manipulación que requiere cada tarea. Un software de simulación genera luego variaciones de esas demostraciones, lo que ayuda al robot a adaptarse a pequeñas diferencias en las condiciones de trabajo.
El entrenamiento también incluye realidad virtual: un operador con casco y guantes guía a Gallop a través de las tareas utilizando los mismos componentes y cámaras presentes en el puesto real. Una vez desplegado en producción, las experiencias registradas por el robot también retroalimentarán su propio proceso de aprendizaje. La empresa fijó como meta alcanzar un 99,5% de éxito en las tareas dentro de un plazo de 20 segundos, el mismo tiempo que necesita un trabajador humano para completar la misma operación.
Una arquitectura de cuatro capas de inteligencia artificial
ASUS dividió la arquitectura de inteligencia artificial de Gallop en cuatro capas: planificación, supervisión, habilidades y control. La capa de planificación interpreta el entorno y divide una operación en pasos individuales.
Una inteligencia artificial de supervisión, independiente de la anterior, monitorea esas acciones y puede modificar el plan cuando algo falla. La capa de habilidades gestiona movimientos como alcanzar, sujetar y colocar objetos, mientras que la capa de control opera los brazos y las manos del robot.
Esta arquitectura utiliza interfaces fijas entre las distintas capas, lo que permite a ASUS reemplazar modelos de inteligencia artificial por versiones mejoradas sin rediseñar el robot completo. El sistema funciona sobre una única computadora NVIDIA Jetson AGX Thor instalada dentro de Gallop, junto a software estándar de robótica.
ASUS desarrolla internamente el cuerpo del robot y sus manos destrezas, un componente clave porque deben manipular piezas pequeñas mediante sensores táctiles que permiten entender el contacto físico. Otros componentes, entre ellos los motores, provienen de socios establecidos de la industria.
Próximos pasos del desarrollo
Gallop opera actualmente desde una base fija equipada con dos brazos. ASUS planea introducir una versión con ruedas e integrar su mano destreza desarrollada internamente durante el próximo año. La compañía también prevé mostrar el robot a clientes en Computex 2027, antes de los despliegues piloto planeados.
La manufactura electrónica será su primer mercado objetivo, aunque ASUS identifica aplicaciones potenciales en hospitales y otros entornos de servicios. La compañía considera que las habilidades aprendidas en un puesto de trabajo podrían transferirse a otras operaciones que involucren actividades similares de recolección y colocación de objetos.
ASUS señaló que Gallop está pensado para encargarse de tareas repetitivas y físicamente demandantes, no para reemplazar a los trabajadores de la planta. Los empleados que participan en el entrenamiento del robot podrían asumir en cambio roles vinculados a la configuración, supervisión y mejora del desempeño del equipo.
El programa Gallop comenzó a principios de 2026. ASUS apunta a pilotos con clientes en 2027 y a su disponibilidad en el mercado para la segunda mitad de 2028, aunque la capacidad del robot para cumplir sus objetivos de desempeño en planta sigue siendo un factor determinante de su desarrollo.
Fuente: infobae.com
