Robot Drummer, el robot humanoide con IA que aspira a tocar la batería como «John Bonham de Led Zeppelin»

Con baquetas en mano y precisión de milisegundos, Robot Drummer quiere romper el mito de que la música es solo humana. Este humanoide con IA busca igualar el ritmo y la energía de bateristas de la talla de John Bonham o Keith Moon, de The Who, en pleno directo. ¿Lo logrará?

Por Enrique Coperías

Robot Drummer no es un robot cualquiera: es un humanoide con inteligencia artificial capaz de tocar la batería con una precisión y coordinación sorprendentes. Entrenado con aprendizaje por refuerzo y datos MIDI, este proyecto une robótica, IA creativa y música en vivo para interpretar desde jazz hasta heavy metal. Cortesía: Asad Ali Shahid et al.

Imagina entrar a un local y ver a un robot humanoide, con un par de baquetas en las manos, marcando el ritmo perfecto de Roxanne de The Police y con la destreza del mismísimo Stewart Copeland.

No es un truco publicitario, ni un vídeo viral manipulado: es el fruto de un proyecto de investigación que lleva la robótica humanoide a un terreno donde las máquinas hasta ahora apenas habían asomado la cabeza: la música en vivo.

En un mundo donde los robots ya corren, saltan y se levantan del suelo como atletas de ciencia ficción, la idea de que también puedan sentir y ejecutar una batería parece una extravagancia… hasta que entiendes la magnitud del reto.

Qué es Robot Drummer

Tocar la batería no es aporrear tambores y platillos sin más: exige precisión de milisegundos, coordinación de cuatro extremidades, adaptabilidad al tempo y una expresividad que, en los seres humanos, se entrena durante años. Y a diferencia de muchas tareas mecánicas, aquí no hay un objetivo final estático: la meta es mantener un flujo rítmico impecable durante minutos.

Este es el terreno donde Robot Drummer entra en escena. Diseñado por Asad Ali Shahid, Francesco Braghin y Loris Roveda, de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes del Sur de Suiza (SUPSI), el Instituto Dalle Molle para la Investigación de Inteligencia Artificial (Suiza) y el Politecnico di Milano (Italia), este sistema convierte a un robot humanoide en un baterista capaz de tocar desde el swing más elegante hasta el rock más frenético.

No con secuencias pregrabadas, sino aprendiendo por sí mismo gracias a reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo, una técnica que recompensa a la máquina cuando sus acciones se acercan al objetivo y la penaliza cuando se equivoca.

Cómo funciona Robot Drummer: del archivo MIDI al golpe de tambor

La clave de este avance está en cómo se traduce una partitura en instrucciones comprensibles para un robot. El trío de ingenieros optó por trabajar con archivos MIDI, un formato digital que indica qué nota se toca, cuándo y con qué intensidad. Pero en vez de procesar el audio como una ola continua, el sistema extrae del MIDI la pista de batería y la convierte en lo que ellos llaman Rhythmic Contact Chain: una cadena de eventos temporales que le dice al robot qué tambor golpear y en qué momento exacto.

Cada evento lleva información sobre qué baqueta usar (izquierda o derecha) y qué instrumento de percusión concreto recibiría el golpe: bombo, caja, toms, hit-hat, platillos… No hay velocidad de impacto modelada aún (eso podría llegar más adelante), pero la secuencia temporal es inamovible: en música, un golpe fuera de tiempo es un error fatal.

Ahora bien, entrenar a un robot para tocar una canción entera de cinco minutos en un solo episodio de aprendizaje sería como pedirle a un principiante que se aprenda La consagración de la primavera de Stravinski del tirón: demasiado largo, demasiados puntos donde fallar. La solución fue trocear cada canción en segmentos cortos y entrenarlos en paralelo con una sola política de control. Así, el robot puede ensayar varias partes de un tema simultáneamente, ganando eficiencia y velocidad en el aprendizaje.

Aprender como un músico (pero a velocidad de GPU)

En la simulación, el robot —un modelo Unitree G1— controla quince articulaciones en la parte superior del cuerpo. Cada ensayo ocurre en el entorno físico virtual Isaac Gym, donde 8.192 versiones del robot practican al mismo tiempo en distintas partes de distintas canciones.

El aprendizaje se basa en un sistema de recompensas muy detallado:

✅ Golpe correcto: punto positivo.

✅ Golpe equivocado: penalización.

✅ Golpe perdido: penalización mayor.

✅ Acercarse al tambor correcto en el momento justo: recompensa menor, pero útil para orientar el movimiento.

Esto convierte cada baquetazo en un dato valioso. No importa si es un acierto o un error: todo alimenta al sistema para ajustar los movimientos y mejorar el siguiente intento.

Pero la precisión no se logra solo golpe a golpe. El robot también ve un “mapa” a corto plazo de lo que viene después —los siguientes L pasos de la canción— para anticiparse y decidir qué mano usar, evitando cruces incómodos o trayectorias ineficientes. Es el equivalente robótico de que un baterista humano lea un compás por delante.

Secuencia de fotogramas que ilustran al robot baterista realizando un redoble rápido (en un intervalo de un segundo) en la caja durante las canciones Come As You Are, de Nirvana (figura superior) y Everlong, de Foo Fighters. Los fotogramas destacan cómo las políticas de control posicionan con precisión la mano derecha para ejecutar golpes rápidos. Cortesía: Asad Ali Shahid, SUPSI/Politecnico di Milano.

Rock, jazz y heavy metal en modo especialista

Los investigadores pusieron a Robot Drummer a prueba con más de treinta canciones populares de rock, metal y jazz, desde Rebel Rebel, de David Bowie, hasta Smells Like Teen Spirit, de Nirvana. Los resultados son claros: cuando el robot tocó canciones con ritmos predecibles y pocos tambores que golpear, acertó prácticamente todos los golpes. Su precisión, medida con el F1 score (donde 1 indica una ejecución perfecta), alcanzó valores cercanos a 0,99.

Cuando la cosa se complicaba —más tambores, ritmos irregulares o lo que en música llaman polifonía (golpear tres o más tambores a la vez)—, la puntuación bajaba. No por falta de habilidad, sino por pura física: el robot solo puede golpear dos tambores a la vez. Esto obligaba a priorizar y a veces dejar un golpe fuera, como hacen los humanos cuando no tienen suficientes extremidades para ejecutar todo lo escrito.

Uno de los hallazgos más claros fue que la irregularidad rítmica (medida por un índice llamado nPVI) es el factor que más complica la vida al robot. Canciones con golpes muy espaciados o muy regulares, como Lithium, de Nirvana, se clavan sin problema. Pero si los golpes se amontonan y cambian de tambor rápidamente, como en Roxanne, de The Police, el robot empieza a sacrificar algunos para mantener la coherencia.

Especialista vs. generalista: por qué un robot multiestilo todavía es un reto

El equipo probó también a entrenar políticas generalista, esto es, un solo cerebro para tocar varias canciones. En teoría, esto ahorra trabajo y crea un baterista más versátil.

En la práctica, los resultados se resintieron: la precisión bajó, sobre todo en temas con patrones muy distintos.

Esto sugiere que, al menos por ahora, es mejor entrenar a un robot baterista como a un músico humano: especializarlo canción por canción antes de esperar que se adapte a cualquier partitura. Y si se busca un todoterreno, habrá que trabajar en estrategias de entrenamiento que eviten la interferencia entre estilos y patrones incompatibles.

Cómo lo percibe el público

Para comprobar si, más allá de la precisión técnica, la batería sonaba bien, hicieron un pequeño experimento con oyentes humanos. Quince personas vieron y escucharon varios vídeos de actuaciones del Robot Drummer. Los voluntarios valoraron estos tres atributos:

✅ Consistencia rítmica (3,69 sobre 5)

✅ Expresividad (3,38)

✅ Naturalidad humana (2,46).

En otras palabras: el robot clava el tempo y transmite algo de feeling, pero aún suena claramente mecánico.

Lo que viene: del simulador al escenario

Todo esto, de momento, vive en el mundo virtual. Pasarlo al mundo real implica dos retos, según podemos leer en el estudio, publicado en el repositorio en línea para las prepublicaciones de artículos científicos ArXiv:

🥁 Cerrar la brecha simulación–realidad, añadiendo ruidos, variaciones y materiales flexibles que emulen la forma humana de sujetar las baquetas.

🥁 Usar baterías electrónicas con sensores de velocidad, para que el robot reciba feedback inmediato de si está golpeando con la intensidad y en el momento adecuados.

Si lo logran, podríamos ver a Robot Drummer tocando en un kit real, afinando en tiempo real y quizá improvisando junto a músicos humanos.

Un paso hacia la creatividad robótica

Robot Drummer no es solo una curiosidad tecnológica. Es una demostración de que el aprendizaje por refuerzo puede extenderse más allá de las tareas industriales o atléticas y entrar en el terreno de la creatividad performativa. Aquí no basta con ser preciso: hay que serlo durante minutos, manteniendo un flujo complejo de acciones coordinadas, y hacerlo de forma adaptable.

«Nuestro siguiente paso es llevar Robot Drummer al mundo real transfiriendo las habilidades aprendidas al hardware real», dice Shahid.

La idea de un robot que pueda improvisar, adaptarse al estilo de un grupo o incluso desarrollar su propio toque ya no suena tan lejana. El futuro del proyecto pasa por llevar estas habilidades al mundo físico y explorar cómo se integran en un contexto humano, quizá como un compañero de banda que nunca se cansa y que, con el entrenamiento adecuado, podría aprender desde un bossa nova delicado hasta un blast beat de death metal.

Si el siglo XX nos dio bateristas como Buddy Rich, John Bonham y Neil Peart, el XXI podría añadir un nuevo nombre a la lista: uno sin apellidos, de aleación metálica y con una precisión de reloj atómico. ▪️

• Fuente: Asad Ali Shahid et al. Robot Drummer: Learning Rhythmic Skills for Humanoid Drumming. ArXviv (2025). DOI:
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11498