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Durante más de una década, la compañía de robótica francesa Aldebaran ha construido algunos de los robots más populares utilizados en la investigación académica. Vaya a la mayoría de los departamentos de robótica universitaria y encontrará pimienta, el icónico robot humanoide de tres ruedas o su hermano más pequeño de dos patas, Nao.
Estos ayunos se convirtieron en los robots de elección para muchos académicos para todas las investigaciones sobre las capacidades y el potencial de los robots sociales. Son rápidamente configurados y fáciles de usar fuera de la caja, sin la necesidad de ninguna habilidad de programación o conocimiento de ingeniería.
Con precios base de alrededor de £ 17,000 para Pepper y £ 8,000 para NAO, típicamente más unos pocos miles de libras más para extras, sesiones de capacitación en línea, planes de servicio, garantías, etc., los robots podrían comprarse a través de subvenciones de investigación universitaria.
Con los robots de pepper que también aparecen en los trabajos de servicio al cliente, por ejemplo, en los bancos de HSBC en los Estados Unidos, los compradores se sintieron atraídos por el atractivo de los beneficios educativos y financieros a largo plazo de un proveedor tecnológico de última generación. Aldebaran dice que ha vendido aproximadamente 37,000 máquinas en todo el mundo (20,000 NAO y 17,000 pimientos).
Sin embargo, la compañía dejó de desarrollar robots de pimienta en 2021, después de haber luchado por vender tantos como esperaba, y fue descargado por el propietario japonés de mucho tiempo SoftBank.
En febrero de este año, Alderbaran se declaró en bancarrota y reestructuró en medio de dificultades financieras en curso. Actualmente busca un comprador, ha reducido a la mitad el número de su personal, aunque todavía está haciendo NAO (y un asistente de servicio en ruedas llamado Platón).
La incertidumbre en torno al futuro de la compañía ha avivado los temores de que sea imposible reparar sus robots en el futuro, y que Aldebaran podría dejar de soportar la red de nubes de IA que las máquinas deben acceder para poder funcionar.
¿Qué significa esto para el futuro de la investigación robótica en universidades?
Además de los temores sobre el futuro de Aldebaran, ha habido problemas con la durabilidad de Pepper y Nao. Ambos tienen cáscaras de plástico rígidas y frágiles, y las máquinas a veces se sobrecalentan. Esto significa que deben dejarse enfriar después de 20-30 minutos, lo que a menudo ha interferido con experimentos y recolectas de datos, como se documenta en este estudio de NAO en 2022.
Un portavoz de Aldebaran estuvo de acuerdo en que los motores pueden sobrecalentarse, dependiendo de su uso y entorno. Dijeron que la próxima generación de NAO, actualmente en desarrollo, ha tenido esto en cuenta en su diseño.
Para las reparaciones, la única opción es Aldebaran o un revendedor autorizado, o corre el riesgo de anular su garantía. Esto generalmente implica el envío en el extranjero, que puede ser lento y costoso, más, por lo que si las piezas de repuesto están agotadas.
Uno de nosotros (Emilia) encontró esto durante la pandemia covid. Las baterías de NAO deben usarse regularmente para seguir funcionando, lo que llevó a la máquina de la universidad a fallar porque era inaccesible durante los bloqueos. Aldebaran no pudo suministrar baterías de reemplazo rápidamente, lo que detuvo proyectos de investigación en la universidad durante muchos meses y significaba que se perdieron importantes plazos de presentación.
Mientras tanto, las actualizaciones de software para Pepper se detuvieron cuando la compañía detuvo el desarrollo en 2021 (las ventas se detuvieron en 2024). Las capacidades de procesamiento limitadas de este robot hacen que sea problemático ejecutar los modelos de idiomas grandes (LLM) que encienden interfaces como ChatGPT (aunque estos se pueden ejecutar junto con una computadora con modificaciones).
NAO tiene una edición de IA que puede manejar LLM, aunque esto también requiere modificaciones externas. Las actualizaciones de NAO también parecen haber sido limitadas, lo que en nuestra experiencia parece haberlos hecho más propensos a errores. Ambos robots ya son considerablemente menos útiles para fines de investigación en nuestra opinión.
Finalmente, Nao y Pepper no fueron construidos con la adaptabilidad en mente. A diferencia de las máquinas más recientes como el Inmoov impreso en 3D, hechos por el diseñador francés Gael Langevin, no hay forma de personalizar sus componentes o apariencia.
Sus expresiones fijas, gestos y cuerpo de plástico los hacen difíciles de adaptarse a diferentes necesidades o aplicaciones de los usuarios, como ayudar en el hogar o en la atención médica. Esto nuevamente reduce su utilidad desde un punto de vista de investigación.
Abordar estas preocupaciones, dijo el portavoz de Aldebaran,
“La disponibilidad de piezas de repuesto en NAO es muy buena (salvo) los problemas normales de la cadena de suministro, y estos fueron exacerbados durante covid como el resto del mundo comercial. La pimienta es más limitada, ya que no ha estado en producción durante algún tiempo, pero generalmente podemos resolver cualquier problema del cliente.
“Nao sigue siendo muy activo como producto, con la producción continua junto con las actualizaciones de software. Recientemente lanzamos actividades NAO, una actualización de software importante que proporciona capacidades generativas de IA para NAO”.
El portavoz agregó que no había planes para desactivar el soporte de nubes de IA para NAO o Pepper, y que los robots no son difíciles de usar en la investigación de robótica, “el testimonio de los cuales son las miles de unidades que se utilizan en ese entorno”.
¿Qué se puede hacer?
Si Pepper y Nao se vuelven inutilizables para la investigación, las universidades tendrán que desecharlos o tratar de reconstruirlos con piezas y componentes personalizados. Es posible que puedan ser pirateadas y destripadas, las piezas de repuesto podrían ser impresas en 3D, instalados nuevos microprocesadores y el software hizo de código abierto y abierto, lo que puede ser suficiente para que los robots vuelvan a funcionar y funcionen nuevamente.
Sin embargo, probablemente tenga sentido que los investigadores esperen hacia adelante. ¿Pero hacia qué? En un momento en que las finanzas universitarias son muy ajustadas, puede haber una renuencia a comprar máquinas nuevas con una vida de estantería potencialmente limitada. Los robots de proveedores alternativos como Futhat y Unitree son compatibles con sistemas de IA basados en la nube similares.
Algunas instituciones pueden considerar reasignar fondos vitales para otros departamentos, con un impacto significativo en la investigación y la educación de la robótica. Las universidades están en el corazón de la investigación de la robótica, manteniendo altos estándares éticos y máquinas de prueba rigurosamente sin los conflictos de intereses que los fabricantes pueden tener.
Las universidades también pueden reunir diversas disciplinas como la informática, la ingeniería y la ciencia cognitiva, fomentando la colaboración que fomenta la innovación. Con el Reino Unido número uno en todo el mundo para la calidad de la investigación en este campo, estos son los campos de entrenamiento para la próxima generación de robotistas en un momento en que hay una escasez de habilidades crecientes.
Un camino diferente sería que las universidades comiencen a construir y programar robots desde cero. Por el costo de un nuevo robot de investigación, digamos £ 15,000, podría comprar varias impresoras, hardware y componentes 3D de alta especificación.
No se tratará de construir robots humanoides enteros, sino prototipos de aspectos clave como la expresividad facial o la piel, los gestos o emociones humanas. Esto permitiría a los estudiantes obtener importantes habilidades prácticas de ingeniería y programación, mientras realizan una investigación novedosa que exploran las brechas actuales en el campo.
Hará que personalizarlos sea más fácil y repararlos más rápido y más barato, si pudiera imprimir 3D o usar piezas que podrían reemplazarse fácilmente.
Si las universidades permanecen relevantes en este campo en rápida evolución, es vital que aprendan de sus dificultades con Pepper y Nao. En un momento en que los robots comienzan a ser percibidos como un apoyo confiable y rentable para las personas, esta es una historia de advertencia para todos.
Proporcionado por la conversación
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Cita: las universidades enfrentan quedarse atrapadas con miles de robots obsoletos. Aquí le mostramos cómo evitar una calamidad de investigación (2025, 21 de mayo) recuperado el 21 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-university-stuck-thiless-obsolete-robots.html
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