Una india filma sus tareas domésticas con el celular en la cabeza y cobra por entrenar robots con inteligencia artificial

Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a desenvolverse dentro de una casa, parte de su entrenamiento puede arrancar mucho más simple: mirando videos de una persona haciendo las tareas del hogar. Esos registros, como cortar verduras o limpiar una mesada, se convierten en ejemplos visuales que el sistema analiza para entender cómo se manipulan objetos y qué movimientos hacen falta para completar cada actividad.

Divya, una mujer del distrito de Karur, en el estado de Tamil Nadu, en India, se dedica precisamente a eso. Filma acciones cotidianas con un teléfono sujeto a la cabeza, de manera similar a cuando uno se coloca un repasador en la frente para mantener el pelo lejos de la cara mientras cocina: la cámara queda fija en la perspectiva de sus ojos y registra cada movimiento de sus manos. Después envía los videos para que sean utilizados en el entrenamiento de robots.

Por qué sirven estos videos

El material aporta ejemplos para sistemas que procesan información visual y reconocen patrones. A diferencia de las máquinas industriales que repiten una secuencia establecida en una fábrica, estos robots están pensados para utilizar lo aprendido y adaptar sus movimientos a las condiciones del entorno. Una cocina o una sala presentan objetos y situaciones que requieren ajustes en la fuerza, el recorrido y la secuencia de acciones, y el entrenamiento con videos humanos apunta a cubrir esa variabilidad.

Lo que Divya hace y lo que cobra

La tarea, sin embargo, no es tan rápida como desarrollar la actividad en la vida diaria. Una labor que conoce y practica habitualmente puede llevarle el doble cuando tiene que registrarla.

“Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video.”Divya

La diferencia no es solo de tiempo, también de calidad aceptada. Divya cuenta que, cuando filma unas cuatro horas en un día, se aprueban aproximadamente entre dos y dos horas y media de material. El resto se descarta porque no sirve para el entrenamiento: puede estar mal encuadrado, mal iluminado, mostrar la tarea incompleta o tener movimientos que no sirven como ejemplo.

El ingreso que obtiene modificó su vida cotidiana de manera concreta. Relata que antes necesitaba pedirle dinero a su marido incluso para algo tan chico como recargar saldo en el teléfono. Ahora puede pagar esa recarga y hacer compras por su cuenta con lo que gana grabando sus propias tareas, algo tan básico como dejar de depender de una autorización para cada gasto menor.

La experiencia muestra una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje de robots: convertir actividades cotidianas en ejemplos visuales. Todavía queda por ver cómo escalan estas prácticas en otros países y qué tipo de tareas terminan resultando más útiles para que un robot reemplace o asista a una persona en su propia cocina.