Los problemas actuales en robótica son:
- Entumecimiento en ambiente abierto
¿Cómo es que tenemos IA que supera a los mejores campeones de ajedrez, pero trabajos muy tontos como el trabajo de construcción aún no están completamente automatizados?
¡Seguro que colocar ladrillos debería ser mucho más fácil!
- ¿Cómo se comportaría una red neuronal híbrida?
- ¿Qué campo es bueno para los estudiantes de electrónica y comunicación, aprendizaje automático o inteligencia artificial?
- ¿En qué parte de mi red neuronal implemento la función de costo?
- ¿Qué papel juega la epistemología en la inteligencia artificial?
- ¿Cuál es el estado del arte en la "audición" de robots?
De hecho, el ajedrez es un problema mucho más fácil, porque los movimientos están formalmente definidos y cada acción tiene una cierta consecuencia.
En el mundo real, cada acción tiene un grado de error, lo que lleva a un espacio de posibilidades que se descontrola rápidamente, sin sistemas de retroalimentación muy caros y CPU muy costosa para dar sentido a los datos de retroalimentación lo suficientemente rápido como para reaccionar.
- Densidad de poder
Incluso si las celdas de combustible tienen una densidad de potencia igual o superior a las celdas biológicas, todavía existe un pequeño inconveniente de que tienen una temperatura de funcionamiento de muchos cientos de grados.
- Músculos artificiales
Ellos. Todas. Chupar.
Olvídate de los cyborgs de anime japoneses haciendo hazañas por las que los atletas olímpicos darían el alma. El robot humanoide apenas puede moverse o tener motores tan poderosos que duran unas pocas horas.
- Simulación
Olvídese de diseñar un robot, espere las piezas, arme, luego descubra que falla incluso al subir 2–3 escalones de una escalera.
Al estar involucrado en el hardware, cada error cuesta más y si existe la posibilidad de simular completamente el robot, antes de comprometerse a producirlo, todos estarán más felices y lo colmarán de dinero.
