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Aprenda sobre el trabajo del robotista Rich LeGrand con Charmed Labs y CMU CREATE Lab y sobre lo que hace que la robótica sea tan genial, así como sus pensamientos sobre lo que hace que ser un ingeniero sea tan emocionante en la época actual.

Rich LeGrand es presidente de Charmed Labs, una compañía que se esfuerza por hacer que la tecnología avanzada esté disponible para una audiencia más amplia a través de un bajo costo y facilidad de uso.

El verano pasado, Charmed Labs trabajó con el laboratorio CREATE de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) para lanzar la cámara Pixy 2, un dispositivo de visión de computadora "todo en uno". La Pixy 2 es la segunda generación de la Pixy Cam, en última instancia, la 5ta generación de la CMU Cam.

Imagen cortesía de Rich LeGrand.

La pasión de LeGrand por la robótica comenzó a una edad temprana.

Siempre me interesaron las computadoras y los sistemas mecánicos, y la robótica simplemente … No sé, cuando me expuse por primera vez, simplemente hice clic. Pensé, oh wow, esto es increíble, no puedo imaginar nada más genial que eso.

Chantelle Dubois de AAC tuvo la oportunidad de hablar con LeGrand acerca de su inspiración para convertirse en un robotista, su trabajo con Charmed Labs y CMU CREATE Lab, así como sus pensamientos sobre lo que hace que ser un ingeniero sea tan emocionante en la actualidad.

Chantelle Dubois (AAC): Cuéntame un poco sobre ti: ¿Qué estudiaste y dónde estudiaste?

Rich LeGrand (RL): yoSiempre me he considerado una persona robótica. Siempre me ha atraído el problema de la robótica, cómo hacer sistemas autónomos, ese tipo de cosas, y esa es la base de mis antecedentes. Fui a la escuela y estudié informática e ingeniería eléctrica con la robótica en mente. El octavo grado es sobre el tiempo que realmente [became interested in] robótica [and] He estado tratando de desarrollar mi conjunto de habilidades desde entonces.

Hice mi licenciatura en la Rice University en Houston y luego me gradué en North Carolina State, y ahí es donde realicé un enfoque real en la robótica.

AAC: ¿Qué fue eso de la robótica que despertó tu interés?

RL: Buena pregunta. Muchas veces me he preguntado eso. Si tienes algo que realmente disfrutas, es difícil averiguar qué es lo que lo hace tan atractivo.

Siempre me interesaron las computadoras y los sistemas mecánicos, y la robótica simplemente, no sé, cuando me expuse por primera vez, simplemente hice clic. Pensé, oh wow, esto es increíble, no puedo imaginar nada más genial que eso.

Les contaré una historia rápida: en 1982, uno de los amigos de mi hermano (que era unos cinco años mayor que yo) siempre estaba haciendo cosas realmente extrañas con electricidad. En aquel entonces, se llamaba a los niños que eran buenos con las computadoras, los niños genios, por lo que él era el niño genio por excelencia desde principios de los años 80. Una cosa que era genial era que cada vez que aparecía en su casa, él me mostraba en qué estaba trabajando y realmente lo apreciaba.

Un día, fui allí y él había tomado uno de esos juguetes Big Trak, un juguete popular que tenía peldaños con forma de tanque que puedes programar para hacer cosas, y él lo desarmó y lo conectó a su joystick Atari 800 Puerto. Él movería su joystick y luego el Big Trak se movería en la dirección que indicaba con su joystick. Los relés hacían clic, las luces parpadeaban y, una vez hecho todo, pulsaba la tecla de retorno y repetía lo que acababa de hacer. [I thought] "Whoa, eso es una locura, nunca supe que una computadora pudiera hacer eso".

La gran pista de 1979. Imagen cortesía de Toys You Had.

Ese fue un momento de inspiración, y era algo sobre lo que quería aprender más.

AAC: ¿Cómo te involucraste con el equipo de Pixy?

RL: Me involucré a través de la Carnegie Mellon University, donde he estado en un par de proyectos con el Create Lab en CMU, incluido un proyecto llamado GigaPan y el kit de telepresencia de robótica (TeRK).

Imagen cortesía de GigaPan

Illah Nourbakhsh, el líder del laboratorio, tiene todas estas grandes ideas sobre cómo poner la tecnología frente a diferentes audiencias que usualmente tienen un giro educativo. Charmed Labs ha sido la casa de diseño de dispositivos para su laboratorio.

La CMU Cam vuelve a [the first release] alrededor de 2000-2001, y la Pixy Cam es en realidad la CMU Cam número cinco porque ha pasado por varias revisiones a lo largo de los años. Ahora es más capaz y menos costoso.

Me involucré en un poco de alondra; Encontré este procesador en las noticias de tecnología y pensé que sería un buen procesador de chip de cámara para una cámara de bajo costo, así que se lo envié a Illah y creo que en ese momento en particular, la CMU Cam necesitaba una actualización. y entonces él [asked if I wanted to work on the next version]. Realmente no tenía nada en mente, pero sonaba divertido. Así es como entro en Pixy. Fue un proyecto diferente para mí.

Tuvimos una campaña de crowdfunding que se lanzó a fines de 2013, y el crowdfunding fue exitoso, por lo que me he asegurado de que el proyecto esté actualizado. Esta primavera salimos con Pixy 2 y seguimos la tendencia de ser más pequeños, de menor costo y de mejor rendimiento. Ha sido un proyecto divertido.

AAC: ¿Cuál ha sido el desafío más interesante al desarrollar la cámara Pixy?

RL: Creo que, para mí, siempre es ¿cómo encontrar la manera de que sea utilizada por la mayor cantidad de personas? Descubrí que la forma en que puedes obtenerlo frente a la mayoría de las personas es el costo, que es un gran conductor. Además del costo, lo fácil que es de usar. ¿Cuánto conocimiento necesitas para que su cosa funcione con cualquier cosa con la que quieras usarla?

Esos dos problemas, el costo y la facilidad de uso, desde la perspectiva de la ingeniería y el diseño del producto, pueden ser realmente desafiantes. Yo diría que definitivamente esas dos cosas son las partes más difíciles de Pixy.

… El costo y la facilidad de uso, desde la perspectiva de la ingeniería y el diseño del producto, pueden ser realmente desafiantes.

AAC: ¿Cuáles han sido algunas de las aplicaciones más interesantes de la cámara Pixy?

RL: Hay un caballero en Georgia que comenzó su propio Kickstarter que usa Pixy como una forma de ayudar en la navegación con drones. Microsoft usó Pixy en una de sus demostraciones de Windows 10 donde Pixy ayuda a una computadora a jugar al hockey de aire. También está Ben Heck, que tiene su propio canal de YouTube y su programa … hizo un par de episodios con Pixy.

Ha sido divertido, todos estos proyectos son únicos y definitivamente tienen un factor de diversión.

AAC: ¿Cuál crees que ha sido el desarrollo más interesante en robótica en los últimos años?

RL: Hay tantas áreas diferentes de la robótica. Creo que siempre he estado en este nicho robótico al que llamo robótica educativa, utilizando robots para enseñar conceptos de ciencia, ingeniería y tecnología. Ese es mi tipo de enfoque. Creo que es divertido interactuar con esa audiencia.

Hay mucha superposición con el movimiento Maker. Diría que lo más emocionante para mí es esta explosión del movimiento Maker, donde la gente está siendo inspirada para hacer cosas. El movimiento Maker es similar a la robótica, ya que tiene tantas facetas, es tan enorme que nadie puede definir realmente sus límites. Creo que es genial que mucha más gente preste atención a hacer cosas, y en particular, a mi campo, a hacer robots geniales.

AAC: Hablando de tu especialidad en robótica educativa, ¿cuál crees que es el mayor error cuando se trata de aprender sobre robótica?

RL: Yo diría que es muy fácil subestimar la complejidad de un problema de robótica simplemente porque nosotros, como seres humanos, encontramos que las tareas cotidianas que hacen los robots son realmente simples. Así que una computadora no tiene problemas para resolver una ecuación diferencial de décimo orden, mientras que ese es un problema realmente difícil de resolver para una persona.

Doblar una toalla es un problema muy difícil para un robot y es muy fácil caer en esa trampa donde parece ser un problema fácil. Entonces, cuando intenta diseñar un sistema robótico para hacer la misma tarea, puede ser decepcionante o desalentador y puede ser mucho más difícil de lo que pensaba que sería. Como seres humanos, percibimos estas cosas que los robots están haciendo o tratando de hacer como cosas realmente fáciles de lograr.

… Es realmente fácil subestimar la complejidad de un problema de robótica solo porque nosotros, como seres humanos, encontramos que las tareas cotidianas que hacen los robots son realmente simples … Doblar una toalla es un problema realmente difícil para un robot.

AAC: Tal vez podría explicarnos cómo un robotista podría romper la tarea de doblar la toalla pieza por pieza. ¿Podría describir cómo podría abordar ese problema en un nivel alto?

RL: El problema de doblar las toallas, debería decir, ha sido resuelto por un par de compañías. Willow Garage creó un robot que puede hacer esto hace un par de años y solo le tomó unos 30 minutos. Pero es solo divertido [because] cuando veo el video [I think about how] alguien pasó mucho tiempo analizando el problema de doblar una toalla.

El PR2 de Willow Garage doblando una toalla en 2013. Captura de pantalla utilizada por cortesía de Johan Voets.

Los retos técnicos son interesantes. [even if] la tarea real de doblar una toalla no es tan interesante. [However], lo que esa persona tuvo que hacer fue dividir el problema en un montón de pasos perceptivos y de actuador realmente específicos.

Primero, debes encontrar la toalla y luego tratar de estimar su posición y ángulo con respecto a los manipuladores de los robots, y luego debes manipular la toalla específicamente, tal vez encontrar una esquina de la toalla y levantarla. Incluso esa primera tarea, ubicar la esquina de la toalla y agarrarla, es un problema desafiante a nivel de posgrado.

Luego, el resto de la tarea. Tienes que recoger otra esquina, luego tienes que levantar la toalla con una pinza, sostener ambas esquinas y luego mover la otra pinza. Luego trata de encontrar el lugar donde puedes sostener la toalla para que puedas jalarla en un rectángulo agradable.

Cuando analiza ese problema realmente simple, parece realmente complejo cuando lo divide en tareas de percepción y actuación. Es un problema muy difícil.

AAC: ¿Qué es lo que más te inspira del trabajo que haces?

RL: Una cosa que me ha surgido últimamente: creo que es un momento increíble en ingeniería [based on the] De hecho, puede comprar una computadora de $ 35 que hace 20 años costaría varios millones de dólares. La tecnología se mueve tan rápido, y como ingenieros a veces es divertido detenerse y mirar a su alrededor y pensar wow, hemos llegado de una manera enorme. los [technological] El mundo es mucho más interesante de lo que era hace un par de años.

Otra historia rápida: tuve el privilegio de programar un Cray-2 de nuevo en los 80s. Tenía un póster de un Cray-2 en la pared de mi habitación.

El Cray-2. Imagen cortesía de Cray Super Computers.

La mayoría de los niños tendrían un póster de un Lamborghini. Bueno, tenía un póster de un Cray-2. recuerdo [being told the Cray-2] Podía hacer tantos miles de millones de operaciones de punto flotante por segundo y pensé 'wow, eso es increíble'.

[Recently], Miré cómo se compara una Raspberry Pi con una Cray-2. Cray-2 puede realizar dos mil millones de operaciones de punto flotante por segundo, lo cual fue bastante sorprendente en los años 80. La Raspberry Pi puede realizar seis mil millones de operaciones de punto flotante por segundo, lo que es bastante notable. El Cray-2 cuesta $ 40 millones y cada Cray-2 (solo había un puñado), cada uno tenía cientos de científicos trabajando en ello.

Hoy, podemos comprar una Raspberry Pi de $ 35 y podríamos usarla para controlar algunos LED. Eso es lo que es el progreso. No está realmente preocupado por perder el poder de la computadora, porque está tan disponible.

AAC: ¡Gracias por compartir tus pensamientos con nosotros, Rich!