Es 2016 y alguien recorre su barrio al atardecer deslizando el dedo por la pantalla del teléfono para atrapar un Snorlax esquivo en Pokémon Go. Junto a cientos de millones de jugadores, disfruta un juego de realidad mixta con personajes adorables. Lo que no sabe es que esos escaneos de su entorno un día van a ayudar a robots a esquivar obstáculos y a manipular objetos.

Niantic, la creadora de Pokémon Go, vendió el juego el año pasado y giró de lleno hacia uno de los temas de IA que más ruido hacen hoy en Silicon Valley, los modelos del mundo.

"Nos dedicamos de lleno a reconstruir el mundo real", dice Brian McClendon, director de tecnología de Niantic Spatial. Su idea es aprovechar el enorme archivo de datos del mundo que tiene la empresa para construir réplicas.

A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que trabajan con texto, los modelos del mundo usan entradas visuales y pueden generar entornos digitales que simulan la física.

Este software va a ir metiéndose en la vida cotidiana aunque nadie interactúe directamente con un modelo del mundo. El año 2027 podría ser clave para la expansión de la robótica doméstica y de los autos sin conductor, dos áreas que se apoyan en los avances de estos modelos.

¿Cómo funciona un modelo del mundo?

"Con un modelo de lenguaje tienes una oración y predice la siguiente palabra", explica Oliver Cameron, CEO de Odyssey, un laboratorio de IA dedicado a los modelos del mundo. "Con un modelo del mundo le das un estado visual del mundo, una imagen, y predice el siguiente estado visual."

Esas generaciones en 3D sirven como campos de entrenamiento digitales. "Son simulaciones, pero se ven y se sienten reales", dice Cameron.

McClendon ve en estos modelos una forma de que los robots practiquen sin moverse físicamente y sin estar en el lugar donde van a trabajar. Según él, alguien podría sacar fotos del espacio donde funcionará el robot, generar un modelo 3D y dejar que el software corra "millones de simulaciones" para entrenar al robot en las características de ese lugar.

Robots, autos y videojuegos

La práctica simulada no es solo para los robots humanoides. Los autos sin conductor también mejoran con modelos del mundo. Sin una persona al volante, las reacciones del software en fracciones de segundo son decisivas.

"Algo importante es que un modelo del mundo tiene que poder reaccionar a las acciones que tomamos en el mundo, así que debe entender la física, la causa y el efecto, y cómo otros objetos y personas cambian sus acciones en respuesta a las nuestras", dice Jamie Shotton, científico jefe de Wayve, que construye modelos del mundo pensados para autos.

El modelo del mundo generativo de Wayve se alimenta, en parte, de grabaciones de cámaras de tablero. La empresa lo usa para recrear caminos peligrosos y otras condiciones inseguras que no sería práctico probar en la vida real.

Más allá de las aplicaciones físicas, los desarrolladores también estudian cómo los modelos del mundo podrían cambiar los videojuegos. Como la física y el renderizado 3D son el centro de un videojuego, empresas grandes como Tencent están invirtiendo en sus propios modelos del mundo.

¿Quién está poniendo la plata?

Las grandes empresas de IA, como Google, van a seguir mostrando sus avances en modelos del mundo. Los inversionistas también le están poniendo dinero a nombres consagrados de la computación que ahora apuntan a esta tecnología.

El trabajo detrás de los datos

Aunque alguien piense evitar por completo los autos autónomos y los robots domésticos, los modelos del mundo ya están cambiando el mercado laboral tras bambalinas. Para simular el mundo físico, los laboratorios de IA necesitan personas reales que lo graben.

A comienzos de este año, el periodista de Wired Reece Rogers se amarró un iPhone a la frente y grabó horas de video en su departamento. Registró sus manos doblando ropa, lavando platos y sirviendo Coca-Cola light, y vendió esos videos a través de una aplicación por un pago bastante escaso. A medida que más empresas intenten construir mejores modelos del mundo, más trabajos por encargo podrían exigir este tipo de recolección de datos.

Entre perseguir monstruos virtuales en 2016 y vender videos de sus tareas domésticas en 2026, estos sistemas están absorbiendo cada vez más de su vida física. Ahora, escribe Rogers, no puede dejar de imaginar el fantasma digital de algún robot humanoide atrapado en una simulación de su dormitorio, doblando sus calzoncillos una y otra vez con sus garras metálicas y mejorando un poco con cada intento. "Perdón por no haber ordenado antes", remata.