Se fue de España por la precariedad y ahora enseña a los robots a tener sentido común

"Yo soy una consecuencia de la crisis de 2008", dice Pablo Lanillos (Madrid, 1981). Este doctor en Inteligencia Artificial decidió hacer las maletas y seguir su carrera lejos de España. Era 2012, apenas había rebasado la treintena y las perspectivas no eran muy buenas. "Me fui a Portugal. Que 'a priori' puede parecer un país con menos fortaleza económica y menos oportunidades, pero no. La opción que tenía, si no me iba, era entrar en bucle de encadenar contratos de tres meses a saber hasta cuándo".

Aquella fue la primera parada de un viaje profesional que le ha convertido, como él mismo suele decir, en "un nómada científico". Algo que le ha llevado a trabajar y colaborar con instituciones de gran enjundia como el MIT, la Universidad de Coimbra, la Escuela Politécnica de Lausana (Suiza) o la Universidad de Sídney. Ahora, tras un lustro residiendo en Alemania, ha recalado en Nimega, Holanda.

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G.Cid

Allí está al frente de una investigación del instituto Dongers. Un trabajo que ahora ha sido seleccionado para Human Brain Project, un ambicioso plan que corre a cuenta de la UE y que persigue que la tecnología sea capaz de reproducir las características del cerebro humano, una meta que supondría enormes ventajas en campos como la medicina o la neurociencia. Lo que Lanillos y su equipo tratan de crear es, 'grosso modo', una especie de sentido común que permita a los robots enfrentar posibles imprevistos más allá del trabajo para el que fueron programados. Algo para lo que han recibido una inyección de 450.000 euros por parte de las autoridades comunitarias.

Spikeference, como se llama este trabajo, pretende lograrlo a través de redes neuronales de impulsos. Esta técnica lo que hace es intentar replicar el proceso en el que el cerebro percibe y controla el cuerpo, simulando la forma en la que las células que conforman la materia gris se comunican entre ellas.

"Pienso, luego existo"

Este objetivo no es nuevo para él. En realidad se podría considerar un 'spin-off' del trabajo que Lanillos ha venido realizando en los últimos cursos en el Instituto Tecnológico de Múnich, donde su labor acaparó mucha atención después de conseguir que un robot humanoide fuese capaz de reconocerse a sí mismo en un espejo cuando levantaba el brazo.

Un gesto que puede resultar menor para un humano, pero de enorme valor cuando se trata de una máquina. Esa imagen abre la puerta a que un androide tenga pensamientos abstractos o consciencia de sí mismo. Un "pienso, luego existo", que diría Descartes. Podría ser la piedra sobre la que se edifique, por ejemplo, una mejor generación de robots asistenciales, algo que ya ha entrado en la agenda pública de países como Japón, debido al envejecimiento de la población. Esa capacidad de reconocerse a uno mismo es "fundamental para adquirir ciertas habilidades cognitivas" como relacionarse con el entorno u otros sujetos, como pacientes o ancianos, con los que tienen que interactuar. Lo consigue no solo detectando el movimiento, sino con un mecanismo de codificación predictiva. Si la predicción coincide con la percepción que está teniendo, sabe que es él.

Ahora cambia el blanco con este nuevo disparo. El objetivo de Spikeference es aplicar sus avances a esos brazos robóticos que, por ejemplo, se utilizan en las cadenas de montajes de automóviles de todo el mundo. "Queremos unir dos grandes cosas. Por una parte, el detalle de las máquinas y sus sensores, mucho más precisos que los que tenemos los humanos, con la capacidad del cerebro humano y animal para adaptarse a hechos no esperados".

Una de las claves de todo son las neuronas sintéticas que utilizarán, que vienen a replicar el funcionamiento de las auténticas. "Tiene dos ventajas principalmente. La primera es que el gasto energético es mucho menor. El cerebro humano no necesita consumir lo que consume un sistema artificial a día de hoy para hacer lo mismo", explica. La segunda gran ventaja es que es capaz de "asumir errores en las informaciones". "Por ejemplo, si tienes un 'imput' visual con ruido o algún defecto, es capaz de absorberlo".

Improvisación para máquinas

Esto, sin entrar en demasiados vericuetos técnicos, permitiría en combinación con los algoritmos dotar de una especie de "sentido común a las máquinas". "El problema a día de hoy es que la robótica es capaz de encomendar una tarea concreta y hacerla constantemente con gran precisión, con muchas repeticiones en poco tiempo. Pero ¿qué pasa si algo cambia y la máquina tiene que tomar una decisión para la que no ha sido entrenada?", se pregunta.

Un buen ejemplo es el brazo robótico que hace 'shot picking' en una fábrica. Tiene que coger ciertos objetos repartidos específicamente en una bandeja y colocarlos en otro lado. Si el objeto en cuestión no está en su sitio, lo más probable que suceda será que avise a un operario o que pase a la siguiente bandeja. "Este problema también se ve en otras áreas, como puede ser la de los coches autónomos. Pero nos hemos centrado en el sector industrial porque creemos que puede demostrar y ayudar a los responsables de las diferentes fábricas a que estas máquinas ganen en autonomía y por tanto en productividad".

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Pero ¿dotar a las máquinas de ese 'sentido común' no puede empujar a decisiones erróneas no esperadas, como ocurrió con la inteligencia artificial que Facebook tuvo que desconectar porque había creado un lenguaje que ni sus responsables entendían? "La diferencia con esas inteligencias artificiales es que estas no actuaban en el espacio físico. Aquí la única regla es el cuerpo. Hay un cuerpo físico y tienes unas restricciones. El sistema puede pensar lo que quiera, pero a la hora de actuar tiene un brazo que no puede girarse más allá de tantos grados, que se puede chocar... Puede llegar a pensar lo que quiera, pero no puede ejecutar cualquier cosa".

A día de hoy, cuenta con cinco personas en su equipo. Y anda intentando encontrar dos más para completarlo, algo que no es sencillo. "Ahora mismo, tenemos abierto un proceso de contratación. Queremos encontrar gente que esté en el área de 'machine learning', que sean capaces de diseñar los algoritmos", cuenta. "Son perfiles muy concretos, personas ya con el doctorado. Se requiere un gran nivel técnico, pero también que sean muy creativos. Ahí compites con la empresa privada. Es el libre mercado", añade sobre la dificultad para rematar estos fichajes. "Me encantaría que fueran españoles, pero la nacionalidad no es algo específico para la vacante".

Asegura que este proceso de reclutamiento resultaría mucho más complicado en nuestro país. "Ha mejorado un poco la situación, pero la atracción del talento funciona mucho mejor en Holanda que en España". Señala, en primer lugar, las condiciones económicas. "Estamos hablando de que un investigador y profesor universitario que empieza, aquí tendría un sueldo de unos 60.000 euros brutos anuales, mientras que allí serían de unos 30.000". Si una persona de su bagaje quisiese retornar a su lugar de origen, fácilmente tendría que recortar sus expectativas salariales "hasta en un 30% o en un 40%". Insiste en que el sueldo no es ni mucho menos el único factor a tener en cuenta. También habla de la "seguridad investigadora".

PREGUNTA. ¿Seguridad investigadora? ¿A qué se refiere?

RESPUESTA. Hay que partir de que el mundo científico es precario estés donde estés. Pero hay lugares donde la sombra de que se acabe la financiación y se corte el proyecto o te tengas que cambiar de trabajo es mucho mayor. Eso no da certezas a los investigadores para volver o para no irse. Se está trabajando en esa línea, pero aún hay una brecha muy importante respecto al centro y el norte de Europa. En esos países, no solo el Estado, las empresas también están muy concienciadas. El desarrollo tecnológico es algo que necesita una apuesta política.

En el horizonte se asoman los fondos europeos, un cañón de 140.000 millones (más de la mitad en ayudas directas) que muchos señalan como una palanca para solucionar estas carencias en España. "Estamos en un momento en que todos se están dando cuenta de que quien tiene el desarrollo tecnológico tiene la llave para tener un desarrollo social", comenta Lanillos.

"La financiación es la gran clave, sí, pero hay que cambiar la mentalidad". Este investigador opina que usar los fondos "para paliar" estas carencias en el tejido científico e industrial es algo positivo, pero que no se puede caer en el cortoplacismo. "Si lo enfocas de una manera partidista, esperando réditos antes del siguiente ciclo electoral, obviamente no lo vas a lograr. Hay que invertir en futuro", remata. Pone un ejemplo muy reciente: las vacunas contra el coronavirus. "¿Cuánto tiempo se ha estado trabajando en vacunas de ARN mensajero? Muchísimos años. Y ese caldo de cultivo es el que ha permitido en un momento crítico poder desarrollar una concreta en un tiempo récord".