La robótica y la computación cuántica, dos de las disciplinas tecnológicas más avanzadas de nuestro tiempo, acaban de encontrarse en un punto de inflexión. Investigadores del Shibaura Institute of Technology, la Universidad de Waseda y Fujitsu Limited han anunciado el desarrollo de un innovador método para optimizar la postura de robots mediante técnicas cuánticas, logrando reducir errores y cálculos en uno de los mayores desafíos de la robótica moderna: la cinemática inversa.
El reto: cómo lograr movimientos naturales en robots humanoides
Un robot humanoide, o un brazo robótico con múltiples articulaciones, debe calcular constantemente qué ángulos adoptar en cada articulación para alcanzar una posición final —por ejemplo, coger un objeto del suelo sin perder el equilibrio. Esta operación, conocida como cinemática inversa, implica resolver miles de combinaciones posibles en cuestión de segundos.
En un modelo completo de 17 articulaciones, equivalente al número de articulaciones principales de un cuerpo humano, la carga de cálculo es tan elevada que los métodos clásicos recurren a simplificaciones, como reducir el modelo a 7 articulaciones. Pero estas aproximaciones limitan la suavidad y la complejidad del movimiento, haciendo que los robots actuales aún resulten torpes en comparación con los humanos.
La propuesta: representar posturas con qubits
El nuevo método introduce una aproximación cuántica al problema. Según explicó el equipo, cada orientación y posición de las partes del robot (los llamados links) se representa mediante qubits, las unidades fundamentales de información en un ordenador cuántico.
El proceso funciona de forma híbrida:
- El cálculo de cinemática directa (determinar dónde termina la mano a partir de los ángulos de las articulaciones) se realiza con circuitos cuánticos.
- El cálculo de cinemática inversa (resolver los ángulos a partir de la posición deseada) se ejecuta en ordenadores clásicos.
La clave está en el entrelazamiento cuántico: este fenómeno permite que los movimientos de una articulación influyan automáticamente en las siguientes, replicando de forma natural la dependencia jerárquica del esqueleto humano.
Resultados: menos cálculos y más precisión
Las pruebas realizadas con el simulador cuántico de Fujitsu lograron una reducción de errores del 43 % en comparación con métodos convencionales, utilizando además menos recursos computacionales.
En un experimento adicional con el ordenador cuántico de 64 qubits desarrollado por RIKEN y Fujitsu, se confirmó que el entrelazamiento mejoraba notablemente la velocidad de convergencia y la precisión de los cálculos.
En un caso de prueba con un modelo completo de 17 articulaciones, el sistema logró calcular movimientos en unos 30 minutos, una cifra impensable hace apenas unos años.
Implicaciones: hacia robots más humanos
Este avance, aún en fase experimental, abre la puerta a robots capaces de ejecutar movimientos más fluidos, precisos y complejos, incluso en escenarios de interacción con humanos.
Entre las aplicaciones inmediatas se encuentran:
- Robots humanoides para asistencia en el hogar o en entornos sanitarios.
- Manipuladores industriales con mayor precisión en fábricas y cadenas de montaje.
- Robots de rescate que puedan adaptarse a terrenos irregulares u obstáculos impredecibles.
- Optimización energética, ajustando la postura del robot para minimizar el esfuerzo y consumo de energía.
Además, al requerir un número reducido de qubits, la técnica podría implementarse incluso en la actual generación de ordenadores cuánticos NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), lo que acelera la transición de la teoría a aplicaciones reales.
Una alianza que marca el futuro
El proyecto es fruto de la colaboración entre tres instituciones japonesas de referencia:
- El Shibaura Institute of Technology, con el profesor asociado Takuya Otani liderando el laboratorio de Sistemas Humanos-Robot.
- La Universidad de Waseda, con el profesor Atsuo Takanishi, pionero en robótica humanoide.
- Fujitsu Limited, representada por Nobuyuki Hara, Yutaka Takita y Koichi Kimura, responsables de integrar la capacidad cuántica en la simulación y control de robots.
El trabajo ha sido publicado bajo el título Quantum computation for robot posture optimization, y se considera un primer paso hacia el uso práctico de la computación cuántica aplicada a la robótica en tiempo real.
Convergencia de tendencias: cuántica, IA y robótica
Este avance no llega en solitario. Japón, a través de proyectos como FugakuNEXT —el superordenador que desarrolla RIKEN junto a Fujitsu y NVIDIA—, busca integrar inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y cuántica en una misma plataforma.
La visión es clara: crear robots que no solo imiten al ser humano en apariencia, sino que también puedan aprender, adaptarse y reaccionar con la misma agilidad que las personas.
Conclusión
El anuncio de Fujitsu, Waseda y Shibaura marca un hito en la historia de la robótica. Por primera vez, la computación cuántica se aplica con éxito a uno de los problemas más complejos del movimiento humanoide: la cinemática inversa.
Aunque todavía queda camino por recorrer para lograr cálculos en tiempo real, los resultados obtenidos anticipan un futuro en el que los robots podrán moverse con suavidad, precisión y eficiencia energética nunca antes vistas.
En palabras de los investigadores, estamos ante “un avance que podría transformar la forma en la que humanos y máquinas conviven en entornos cotidianos”.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es la cinemática inversa en robótica?
Es el cálculo matemático que permite determinar los ángulos de cada articulación para que el robot alcance una posición final deseada (por ejemplo, coger un objeto con la mano).
2. ¿Por qué la computación cuántica mejora estos cálculos?
Porque los qubits y el entrelazamiento permiten representar múltiples estados de forma paralela, reduciendo el número de cálculos necesarios y aumentando la precisión.
3. ¿Se puede aplicar ya en robots comerciales?
Por ahora, la técnica se ha probado en simuladores y ordenadores cuánticos experimentales, pero es factible en sistemas NISQ actuales. El reto es alcanzar velocidades de cálculo en tiempo real.
4. ¿Qué aplicaciones prácticas podría tener a corto plazo?
Robots de asistencia, brazos robóticos industriales, sistemas de rescate y tecnologías de movilidad avanzada en robots humanoides.
vía: global.fujitsu
