Existe un barrio en la afueras de Seatle donde ver a un robot azul con el logotipo de Amazon paseando por las calles, ya se está volviendo parte de la cotidianidad, se trata de Silver Firs, el primer lugar de reparto asignado para Scout, el robot fabricado y programado por Amazon para entregar paquetes de puerta en puerta.
Sin embargo, no es la primera vez que Amazon hace uso de robots para el área de paquetería, ya que sus almacenes han estado inundados de ellos desde hace un tiempo. No obstante, en ésta ocasión hablamos de otro tipo de robot que necesita un entrenamiento especial, y para el cual Amazon construyó una réplica digital del vecindario, donde los robots recorrieron y exploraron el espacio reconstruido a partir de datos de cámaras, drones y tecnología LIDIAR.
Con éste experimento delimitado, es evidente que Amazon busca afinar el entrenamiento de los Scout mediante el aprendizaje por refuerzo, o mejor conocido como el sistema de prueba y error a una velocidad acelerada; dando como resultado bots virtuales que recorrieron miles de veces una zona de dos kilómetros cuadrados recreados en cada milímetro hasta dar claridad a las texturas en el suelo y hasta la posición de las hierbas que emergen del sistema de drenaje.
Esta estrategia de entrenamiento sin duda nos remite a la usada por Waymo en sus coches autónomos, esto sumado a las experimentaciones ya realizadas por Startup Starship Technologies y Marbel, empresas que ya llevan un rato experimentando en el reparto de pedidos con robots. Tampoco hay que olvidar que a finales del 2017, Amazon adquirió Dispatch, otra de las competidoras que llegaron a reforzar el proyecto de la compañía de Jeff Bezos.
Así que lo único que nos queda como espectadores de una nueva visión del sistema de reparto, es observar si Amazon pueden con el gran reto de hacer de este proyecto algo fiable y rentable a una mayor escala. ¿Será que algún día podamos ver transitar por las calles a todo un grupo de robots Scouts listos para entregar sus paquetes hasta la comodidad de tu puerta?
