Colin Angle (iRobot): “El algoritmo original de las Roomba es el mismo que usaban nuestros robots antiminas”

“Solo he tenido un trabajo en toda mi vida: este. Se nos habían prometido robots en libros y películas, pero yo no veía ninguno. Fundé iRobot al graduarme en el MIT con el objetivo de impulsar la industria robótica”. Lo ha logrado, al menos hasta cierto punto. Colin Angle (Concord, EE UU, 56 años) lleva más de 30 años fabricando robots de todo tipo. Sus primeros pasos los dio de la mano del Departamento de Defensa, a quien ha vendido miles autómatas con ruedas de oruga para desactivar minas antipersona. Suyos son los robots de reconocimiento que recorrieron las ruinas de las Torres Gemelas tras los atentados en busca de supervivientes.

Pero su gran éxito llegó de la mano de los robots aspiradores Roomba. Convertidos ya casi en un icono pop, inauguraron el mercado de la robótica doméstica, que según este ingeniero será “enorme” dentro de unos años. “El algoritmo original de las Roomba es el mismo que usaban los robots que hacíamos para el Pentágono, pero con una aspiradora incorporada”, comenta Angle sentado sobre un sofá con los pies cruzados y en tono pausado.

Los aparatos de iRobot acumulan varios sensores y un potente software que les permiten moverse con una precisión razonable. Aspiran y friegan de forma autónoma con bastante eficiencia. Son capaces de saber si estamos o no en casa (buscando por bluetooth nuestros dispositivos) para activarse cuando no molesten. Su tecnología no ha pasado desapercibida entre los gigantes del sector. Amazon anunció en agosto del año pasado su intención de adquirir la compañía. La operación debe ser todavía aprobada por el regulador estadounidense, que estudia si infringe las leyes antimonopolio. La Comisión Europea ha abierto este verano su propia investigación al respecto. “Creemos que Amazon está enfocada en una visión a muy largo plazo y que eso le puede dar la oportunidad a iRobot de innovar más rápido que hasta ahora”, asegura. Angle atiende a EL PAÍS en Madrid durante su gira europea de presentación de los últimos modelos de Roomba.

Pregunta. ¿Cuál es la novedad de los últimos modelos respecto a los anteriores?

Respuesta. Ahora tenemos el mejor robot aspirador del mercado, el J9+, y el mejor robot aspirador y fregona, el J9+ Combo. Hemos conseguido que el robot sea capaz de limpiar durante 60 días sin tener que tocarlo. También en el caso del robot fregona: mientras que antes había que cambiar el agua después de cada expedición, ahora ese mantenimiento se hace automáticamente en la estación de vaciado, rellenado y carga. La aspiradora es ahora más potente, y tenemos un sistema que llamamos detective de suciedad que permite que cada habitación se limpie de la forma que quieras.

P. ¿A qué se refiere?

R. Hemos incorporado un software que dibuja un mapa de la casa y las distintas estancias, y sobre él se fija qué hay en cada habitación, cómo de sucia está históricamente y otras consideraciones que le llevan a aprender qué sucede en cada rincón del hogar. Por ejemplo, que el comedor hay que limpiarlo más que el pasillo y siempre después de las comidas, o que es mejor limpiar el baño después de la cocina, y no al revés. Establece planes de limpieza específicos en función del tipo de suelo y de la suciedad acumulada y predice las áreas prioritarias.

P. ¿Cómo se imagina la limpieza robotizada en diez años?

R. La inteligencia que hace grande a este robot se puede aplicar a más cosas. ¿Por qué no podemos hacer que otros dispositivos del hogar entiendan dónde están y qué necesitamos? Por ejemplo, los purificadores de aire se suelen configurar a baja potencia porque hacen mucho ruido, cuando así no son efectivos. ¿Por qué no puede saber el aparato cuándo es un buen momento para funcionar fuerte sin molestar?

P. ¿Su idea es integrar los robots Roomba con más aparatos domésticos?

R. El concepto de hogar inteligente es muy confuso a día de hoy. Hay algunas buenas ideas, pero falta inteligencia. Creo que hay que pensar más en el hogar como un robot, como un sistema. Y, dentro de 10 años, seguro que iRobot querrá hacer más cosas aparte de aspirar y fregar el suelo.

P. Amazon tiene dispositivos domésticos inteligentes como su asistente de voz Echo, los timbres y cámaras Ring o el robot Astro. ¿Encajarían en ese plan?

R. Amazon tiene un gran catálogo y nosotros tenemos un buen producto y una buena tecnología. Está muy interesados en fascinar a sus clientes. Diseñan productos para muchas partes del hogar. Nuestras visiones están alineadas, sí.

P. ¿Acabaremos hablándole a la aspiradora?

R. Por supuesto. No es algo en lo que estemos trabajando, pero Google, Apple y Amazon están desarrollando modelos conversacionales para sus altavoces inteligentes. Ahora mismo resulta complicado guiar una Roomba por voz, porque hay que dar las órdenes [a Alexa u otros asistentes] con una sintaxis muy determinada, y eso puede resultar frustrante. Pero si somos capaces de desarrollar una interfaz conversacional con la que poder decir ‘Hey, Roomba, puedes ir a limpiar la cocina cuando acabe de comer’, y Roomba me diga que vale, entonces todo fluirá. Abriremos una puerta a un nuevo estilo de interacción con la tecnología.

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P. La información que recogen los robots Roombas de los hogares es muy sensible. ¿Cómo protegen esos datos? ¿Son seguras estas aspiradoras?

R. La información que recogen los robots no salen de los dispositivos, de manera que las imágenes y planos del hogar se quedan en la aspiradora a menos que el usuario diga lo contrario. Los datos que se transmiten al teléfono del usuario están encriptados de extremo a extremo, así que no son susceptibles de ser robados. El siguiente nivel de seguridad es que los datos que mantenemos los guardamos de una forma que solo son de utilidad para el robot. Es decir, si consiguieras derrotar todas nuestras medidas de ciberseguridad y te hicieras con los planos de una casa, te decepcionaría lo que verías: una serie de formas poligonales etiquetadas como cocina o habitación, porque al robot le da igual cualquier otra información. No almacenamos información privada de la gente porque es sensible y no la necesitamos para funcionar. Me gustaría que los clientes tomaran sus decisiones de compra basadas en la privacidad que ofrecen los productos.

P. iRobot tiene acceso a información íntima de los hogares: su disposición física. El resto de tecnológicas no tienen esos datos.

R. Nosotros sabemos que hay un objeto rectangular llamado cocina en tu casa, pero un portal de venta online conoce las últimas 78 cosas que has comprado y puede hacer inferencias más ricas que nosotros sobre tu comportamiento. No estoy seguro de que podamos añadir demasiado a esas predicciones con lo que nosotros sabemos. Y tampoco quiero hacerlo. Nuestro compromiso con la privacidad es profundo. Nunca venderemos los datos de los clientes, ganaremos dinero de otra forma. Mi visión a largo plazo es ayudar a las personas mayores a vivir con más independencia. No quiero que seamos una aspiradora de datos. No me interesan esos datos, de hecho. Yo quiero que si te compras una Roomba, jamás compres otro robot de limpieza.

No quiero que las Roomba sean aspiradoras de datos

P. Cuando Amazon anunció su intención de adquirir iRobot, sin embargo, muchos pensaron que buscaba sus datos.

R. Lo sé. Creo que Amazon, como el resto de retailers, tiene formas mucho mejores de obtener información de los usuarios que a través de nuestros robots. No les aportamos ninguna herramienta que mejore lo que ya tienen en este sentido. No creo que quieran comprar iRobot por los datos que tenemos, porque son irrelevantes.

P. Pese a las medidas de seguridad que ha descrito, el año pasado circularon por las redes sociales imágenes privadas de usuarios de Roomba tomadas por sus aspiradoras.

R. No procedían de robots de consumo. Eso no hubiera podido pasar con una Roomba comercial. Las imágenes pertenecían a usuarios que estaban probando modelos en desarrollo y que habían firmado y consentido que iRobot grabara y recolectara imágenes. Las filtraron trabajadores de una empresa externa [Scale AI] que se dedica a la anotación de imágenes para modelos de machine learning [etiquetar imágenes manualmente para que la máquina asocie una serie de píxeles a una idea]. Fue desafortunado, pero no fue un problema que afecte a los consumidores, sino más bien un problema de desarrollo. La empresa se enfrenta ahora a problemas legales. Nos aseguraremos de que no pueda pasar nunca más.

P. ¿Siguen trabajando con empresas de anotación de imágenes?

R. Seguimos haciendo mucho trabajo de visión computacional. Hemos añadido nuevas salvaguardas para las labores de anotación de imágenes. Estamos recurriendo a herramientas automáticas para la anotación, lo que nos da más control sobre el proceso, de manera que no tenemos que lidiar con terceras partes como antes.

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