Toyota desmiembra una startup de robots “unicornio”: ¿Cómo Walden lleva los “modelos de gran comportamiento” a la fábrica?

Autor: Zen, PANews

Antes del 15 de julio, Walden Robotics era prácticamente desconocida para el público.

Y ese mismo día, esta empresa de robótica surgida como escisión del Toyota Research Institute se presentó de manera oficial y, de una sola vez, reveló 300 millones de dólares de financiación semilla y una valoración de 1.100 millones de dólares.

La ronda fue liderada conjuntamente por Toyota y Deviation Capital, con la participación de capital de riesgo de la industria como NVIDIA, Boeing, Samsung Ventures, Prologis Ventures y CoreWeave Ventures.

Desde su creación hasta entrar en el club de los unicornios, Walden solo tardó seis meses. Y ya contaba con muchas de las condiciones que las startups de robótica anhelan: un equipo de investigación maduro, capital suficiente, un sistema de producción abierto de Toyota y posibles canales de cooperación provenientes de inversores de las industrias de manufactura, aviación, electrónica y logística.

El nuevo unicornios surgido del instituto de Toyota

Antes de este anuncio de financiación, Walden Robotics había permanecido en modo sigiloso.

En enero de este año, Walden se escindió y se constituyó como empresa independiente a partir de Toyota Research Institute (en adelante, “TRI”). La inspiración para el nombre de la compañía proviene del libro “Walden” del escritor estadounidense Henry David Thoreau, que expone la importancia de vivir de forma consciente y con propósito. También conecta con la pregunta que la empresa quiere explorar: cómo los robots ayudarán a las personas a encontrar más significado en su trabajo y en su vida.

Según la valoración del cofundador y CEO de Walden, Russ Tedrake, el robot general impulsado por IA física es sin duda una tecnología disruptiva y ya se encuentra en un punto de inflexión clave. Sin embargo, para lograr éxito comercial, todavía es necesario que las empresas de robótica verifiquen los efectos unitarios de la economía y que colaboren estrechamente con los clientes.

Tras constituirse como empresa independiente, Walden puede enfocarse en impulsar la comercialización de la tecnología de robótica del instituto de investigación de Toyota, llevando los resultados del laboratorio a un entorno de producción. Mediante la colaboración con grandes empresas globales de manufactura y logística, Walden busca validar de forma continua las capacidades del producto en escenarios reales, asegurando que pueda adaptarse a los procesos reales de producción e impulsar un ahorro de costos y una mejora de eficiencia claramente medibles.

Russ Tedrake es profesor del MIT. Anteriormente, lideró durante casi diez años los equipos de robótica y aprendizaje automático en TRI. Su equipo realizó numerosas contribuciones de investigación básica, incluyendo Diffusion Policy, Unified Manipulation Interface (UMI), Large Behavior Models, OpenVLA y el simulador de código abierto Drake.

Además de Russ Tedrake, el equipo fundador de Walden incluye a Ben Burchfiel como CTO, Kerri Fetzer-Borelli como COO, Dave Johnson como Chief Product Officer, Adrien Gaidon como Chief Strategy Officer, Siyuan Feng como Chief Architect y Rares Ambrus como responsable de IA. Varios de estos miembros también son líderes de proyectos en la investigación de Large Behavior Models de TRI, participando en la construcción de la arquitectura del modelo, el entrenamiento, la simulación y el sistema de evaluación.

Equipo de Walden Robotics; Russ Tedrake es el segundo por la izquierda

Se puede observar que, en comparación con las startups convencionales, el punto de partida y la plataforma de Walden son claramente más altos. Por un lado, hereda décadas de resultados de investigación de TRI en el campo de la robótica. Por otro lado, Toyota no solo es un inversor clave, sino también su socio industrial temprano más importante, que ofrece los primeros escenarios reales de producción.

Apoyada por el sistema de manufactura de Toyota, Walden acorta el ciclo de validación comercial

Un problema común de las empresas de inteligencia encarnada es la brecha entre el desarrollo tecnológico y el despliegue comercial.

Los robots necesitan entrar en entornos reales para obtener datos de alta calidad, pero los problemas de confiabilidad y economía en los productos tempranos dificultan que los clientes empresariales se convenzan y los incorporen en su trabajo real. Sin escenarios de despliegue y datos, los modelos tampoco pueden cubrir las situaciones anómalas del mundo real, y las capacidades del producto se vuelven difíciles de mejorar de manera continua.

Sin embargo, Walden, que recibió apoyo del sistema de producción de Toyota desde su inicio, acorta en cierta medida este ciclo de validación. Toyota es tanto su incubadora tecnológica como inversor principal, y también es el proveedor de los primeros escenarios de despliegue reales. Walden no necesita empezar desde cero buscando clientes industriales, ni construir por separado una fábrica simulada para pruebas: puede integrarse directamente en los procesos de producción existentes, definir tareas junto con los equipos de manufactura, ajustar equipos y evaluar el rendimiento entre inversión y producción.

El valor de este trasfondo industrial no reside únicamente en proporcionar un “espacio de entrenamiento” para los robots. Si un robot industrial puede crear valor económico depende de múltiples factores, como la frecuencia de las tareas, la utilización de los equipos y los requisitos de seguridad. Muchas tareas robóticas que destacan en laboratorio quizá no tengan valor de despliegue al llegar a la fábrica.

La experiencia acumulada durante años por Toyota en manufactura y automatización puede ayudar a Walden a priorizar aquellas operaciones que se adapten a las capacidades tecnológicas de esta etapa y que, al mismo tiempo, tengan retornos comerciales definidos, reduciendo el riesgo de desconexión entre el desarrollo del producto y las necesidades de los clientes.

Además, la constelación de inversores de Walden ofrece canales potenciales para ampliar escenarios externos. Además de Toyota, Boeing, Samsung Ventures y Prologis Ventures se corresponden con la manufactura aeroespacial, la industria electrónica y la infraestructura de logística, mientras que NVIDIA y CoreWeave conectan los recursos de cómputo robótico y de entrenamiento de IA.

Estas empresas son, sin duda, recursos potenciales de sinergia, que podrían proporcionar en el futuro puertas de entrada a la colaboración con Walden. En cierto sentido, una vez que Toyota resuelve los problemas iniciales de escenarios y datos para la comercialización, lo que realmente determinará el valor a largo plazo de Walden podría ser si esta tecnología y su sistema operativo logran salir de Toyota y convertirse en productos estandarizados para más empresas manufactureras.

Con esa confianza heredada de la investigación y los resultados tecnológicos de TRI, vale la pena mencionar la pieza central del sistema técnico de la empresa: los Large Behavior Models (modelos de grandes conductas), abreviados como LBM.

Tecnología central LBM (Large Behavior Models), llevar capacidades de manipulación generalizadas a la fábrica

A diferencia de los grandes modelos de lenguaje orientados a la generación de texto, LBM necesita manejar simultáneamente imágenes visuales, el estado interno del robot, información háptica u otros datos de sensores, además de instrucciones de la tarea, y con base en ello generar acciones continuas. Su objetivo no es escribir programas específicos para cada trabajo, sino, mediante el entrenamiento con datos multitarea, lograr que el mismo modelo aprenda y transfiera distintas habilidades de manipulación.

Esta línea se apoya en la investigación de aprendizaje robótico que TRI desarrolló durante muchos años. Entre las bases tecnológicas más representativas está Diffusion Policy.

Los robots industriales tradicionales suelen depender de trayectorias de movimiento y condiciones de estación predefinidas; cuando cambian la posición de las piezas, el diseño del equipamiento o el proceso de producción, con frecuencia se requiere que los ingenieros reprogramen y ajusten. Diffusion Policy, en cambio, aprende la distribución de acciones a partir de demostraciones humanas: el modelo extrae patrones de datos de visión, acciones y estado del robot, y luego intenta reproducirlos de forma autónoma.

Sobre esta base, LBM integra múltiples tareas en un marco de entrenamiento unificado. La investigación divulgada previamente por TRI utilizó datos de robots cercanos a 1.700 horas y realizó 1.800 pruebas en entornos reales y más de 47.000 pruebas de simulación. Los resultados mostraron que, tras el entrenamiento previo multitarea, al aprender partes de nuevas tareas, el modelo necesitaba claramente menos datos que un modelo monotorio entrenado desde cero.

En simulación y en el mundo real, Walden evalúa su modelo LBM en diversas tareas y condiciones de entorno

Esto da fundamento al enfoque de producto de Walden: el robot no tiene que depender de un equipo de ingeniería para programar cada paso, sino que puede adaptarse a nuevos flujos de trabajo con pocas demostraciones. Para los clientes industriales, estas capacidades suelen ser aplicables sobre todo en entornos de manufactura con gran variedad de productos y en los que los procesos de producción cambian con frecuencia. En comparación con la automatización tradicional que solo puede repetir acciones fijas, los robots con capacidad de aprendizaje podrían cambiar de proceso y de tarea con un costo de reconversión menor.

Actualmente, Walden combina operación autónoma con asistencia humana remota. El robot puede completar de forma independiente tareas rutinarias que ya domina. Cuando aparece un objeto anómalo, hay cambios en el entorno o se sale del alcance de la capacidad del modelo, intervienen entonces operadores remotos.

En el diseño del robot, Walden utiliza una forma con tronco tipo humanoide y dos brazos, combinados con un chasis móvil de ruedas. La compañía enfoca su producto en la operación con los dos brazos, el aprendizaje de tareas y la adaptación al entorno.

Los robots móviles con ruedas no son raros en escenarios industriales y de almacén con suelo relativamente plano y estaciones definidas; sus principales ventajas son la estabilidad, la capacidad de carga y una complejidad del sistema relativamente controlable. El diseño del tronco humanoide ayuda a que el robot use herramientas diseñadas para humanos y el espacio de trabajo pensado para personas. La “generalidad” que persigue proviene más de la capacidad de aprendizaje del modelo para distintas tareas y de las habilidades del sistema de dos brazos para operar con diversos objetos y equipos.

Aun así, aunque Walden tenga condiciones privilegiadas y, en cierta medida, vaya por delante en el sector de la robótica, como expresó Russ Tedrake al momento del debut formal de Walden: “el equipo es lo suficientemente fuerte y el progreso es lo suficientemente rápido, así que no necesitamos exagerarlo”. Pero para esta empresa que acaba de salir del modo sigiloso, como dijo Russ Tedrake: “apenas estamos comenzando este viaje”.