¿Puedes imaginar qué puedes ganar dinero extra mientras haces tus tareas cotidianas? Mientras cocinas, mientras ordenas, mientras atiendes a un cliente. No tienes que cambiar tu rutina ni dedicar horas adicionales.. Solamente tienes que llevar puesto un dispositivo que registra lo que haces.
Suena raro, pero esto es, exactamente lo que propone Mifeng Technology con su nueva plataforma Mifengpai.
La empresa china presentó el 23 de septiembre lo que describe como “la primera plataforma integral de crowdsourcing de datos de IA física del mundo”. La idea es sencilla: millones de personas realizan tareas manuales cada día, y esos movimientos son un tesoro para entrenar robots.
Mifengpai conecta a esas personas con empresas que necesitan datos, y paga a los participantes por su contribución.
El problema que intenta resolver
Los robots humanoides necesitan aprender a moverse en el mundo real. Para eso, necesitan datos. Muchos datos. Millones de horas de vídeo que capturen cómo las personas agarran objetos, abren puertas, preparan comida, atienden a clientes.
Generar esos datos en un laboratorio es caro y lento. Los movimientos son controlados, las condiciones perfectas, los escenarios repetitivos. Pero el mundo real es caótico. Las manos se ocultan detrás de los objetos, la iluminación cambia, las personas interactúan entre sí.
Mifengpai propone una solución: llevar la recolección de datos al mundo real, a los entornos donde las tareas ocurren de verdad. Y hacerlo con la ayuda de las personas que ya están allí.
¿Cómo funciona Mifengpai?
El sistema tiene tres componentes. El primero es el hardware. Mifeng ha desarrollado dos dispositivos. El MEgo View es una cámara panorámica que se monta en la cabeza y otra que se coloca en la muñeca. Registra lo que ves y lo que haces.
El MEgo Gripper es una pinza ligera con retroalimentación háptica que captura los movimientos de la mano.
El segundo componente es la aplicación móvil. Cualquiera puede descargarla, solicitar un dispositivo y empezar a aceptar tareas. Las tareas son operaciones concretas: preparar un té, doblar una camiseta, montar un paquete. El usuario las realiza como haría normalmente, con el dispositivo puesto. Al terminar, sube los datos y recibe una recompensa.
El tercer componente es el motor de datos. Aquí es donde ocurre la magia. Los vídeos capturados son complejos: las manos desaparecen del encuadre, los objetos se superponen, el movimiento es rápido.
El motor de Mifeng reconstruye las posturas de las manos y del cuerpo con una precisión subcentimétrica, incluso cuando la visibilidad es inferior al 30%. Distingue las manos de una persona de las de otra. Reconoce lo que se está haciendo en cada paso.
Los números
Mifeng ha producido 20.000 unidades de sus dispositivos MEgo. La compañía afirma que es la primera vez que este tipo de hardware alcanza la producción en masa a gran escala. Su capacidad de producción actual es de decenas de miles de unidades al mes.
Los dispositivos ya están desplegados en entornos reales y han acumulado millones de horas de datos válidos. Cubren 22 escenarios principales, desde cocinas de restaurantes hasta salones de belleza, pasando por supermercados, fábricas y hogares. Las modalidades de datos incluyen imágenes en color, profundidad, medición inercial, retroalimentación táctil y audio.
Durante el mes de pruebas internas, la plataforma registró 20.000 usuarios y envió 13.000 tareas de recolección. Algunos participantes ganaron más de 5.000 yuanes en un mes.
La competencia: Figure e Index
Mifengpai no es la única plataforma de este tipo. Figure, la empresa estadounidense de robots humanoides, lanzó Index en agosto. En cuatro meses, Index acumuló 16 millones de vídeos subidos, 264.000 descargas de la aplicación y 43.000 colaboradores activos semanales. Figure ha pagado 15 millones de dólares en recompensas y planea invertir más de mil millones en datos y capacidad de procesamiento.
La diferencia entre ambas es el modelo de negocio. Figure usa Index para entrenar sus propios robots. Es un sistema cerrado. Mifengpai, en cambio, es una plataforma abierta. Recopila datos para múltiples clientes, los procesa y los vende a terceros. Entre sus clientes se encuentran Tencent Robotics X Lab y Ant Lingbo.
Esa diferencia importa. Un sistema cerrado puede optimizar para un tipo específico de robot y de tarea. Una plataforma abierta tiene que ser más flexible, más escalable y más rigurosa con la calidad, porque sirve a clientes con necesidades muy distintas.
¿Por qué China tiene ventaja?
Mifeng no esconde su optimismo sobre la posición de China en esta carrera. El país tiene la base industrial más grande del mundo, la red logística más densa y una enorme riqueza de escenarios en el sector servicios. Esos entornos reales son el mejor campo de entrenamiento para los robots.
La empresa ha lanzado además una “Alianza de Datos de Escenarios” que reúne a proveedores de escenarios, redes de recolección y empresas de robótica. Más de 50 organizaciones se han unido. El objetivo es crear un círculo completo que conecte la demanda con la recolección, el entrenamiento y el despliegue.
El futuro del entrenamiento
La idea de que cualquiera pueda ser entrenador de robots suena extraña al principio. Pero tiene sentido. Los robots necesitan aprender de los humanos, y los humanos ya están haciendo las tareas que los robots deben aprender. Solo hace falta capturar esos movimientos y convertirlos en datos útiles.
Mifeng ha bautizado a los participantes como “entrenadores de robots”. Es un nombre que les da una nueva identidad. Ya no son solo camareros, limpiadores o dependientes. Son personas que enseñan a las máquinas a hacer su trabajo.
El modelo tiene riesgos. La privacidad, la calidad de los datos, la explotación laboral. Mifeng dice que cumple con los requisitos de calidad y que los datos se procesan antes de venderse. Pero la escala de la operación plantea preguntas que aún no tienen respuesta.
Lo que está claro es que el cuello de botella de la inteligencia artificial física no se resuelve solo con más investigadores o más laboratorios. Se resuelve con datos y los datos están en el mundo real, en las manos de millones de personas que hacen su trabajo cada día. Mifengpai apuesta por ellos.
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