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Generative AI entrena a un perro robot para adaptarse a nuevos entornos sin salir del mundo virtual

La enseñanza de habilidades a los robots en entornos reales es un reto significativo. Aunque las simulaciones digitales han servido para entrenar a estas máquinas de forma rápida y escalable, a menudo fallan cuando deben replicar esas habilidades en el mundo físico. Sin embargo, el sistema LucidSim, desarrollado en el MIT, podría cambiar esto, entrenando robots con un nivel de precisión nunca antes visto gracias a la inteligencia artificial generativa y un simulador de física avanzada.

¿Cómo funciona LucidSim?

LucidSim se basa en modelos de inteligencia artificial generativa que crean datos visuales de entrenamiento. Para comenzar, el equipo generó miles de descripciones de entornos con ChatGPT, abarcando desde condiciones meteorológicas hasta iluminación variada. Por ejemplo, las descripciones incluían desde «un callejón antiguo lleno de casas de té» hasta «un césped iluminado por el sol, con zonas secas». Estas escenas detalladas luego se convertían en videos cortos con información de trayectorias y dimensiones de los obstáculos.

Al usar estos videos, el robot puede interpretar la altura, el ancho y la profundidad de los obstáculos, adaptándose para sortear objetos como cajas o escaleras. Así, aunque el robot nunca ha visto datos reales, puede desplazarse con confianza y precisión en estos entornos.

Resultados prometedores

El equipo probó a su perro robot, equipado con una cámara, en una serie de tareas: encontrar un cono de tráfico o una pelota de fútbol, trepar cajas y subir y bajar escaleras. Los resultados mostraron que el robot, al estar entrenado con LucidSim, tuvo un 100% de éxito en la tarea de localizar el cono, frente al 70% obtenido con simulaciones tradicionales. En cuanto a la pelota de fútbol, el éxito fue del 85% contra el 35% del otro sistema, y al subir escaleras, completó todas las pruebas, en comparación con el 50% del sistema de simulación estándar.

Estos resultados resaltan el potencial de LucidSim y sugieren que en el futuro podrían lograrse aún mejores rendimientos si se utiliza una combinación más avanzada de modelos de video generativos, según Phillip Isola, profesor asociado en MIT y uno de los investigadores.

Aplicaciones y próximos pasos

LucidSim representa un avance importante, no solo en robótica, sino en el entrenamiento de agentes de IA que puedan interactuar con el mundo real. Zafeirios Fountas, científico de Huawei, comenta que esta tecnología podría escalar más allá de los robots para controlar coches autónomos o incluso dispositivos como pantallas y teléfonos inteligentes.

Como próximo objetivo, los investigadores quieren entrenar robots humanoides únicamente con datos sintéticos. Esta tarea es ambiciosa debido a la inestabilidad de los robots bípedos, pero su éxito abriría puertas para una gama más amplia de aplicaciones. Otro desafío es el entrenamiento de brazos robóticos, necesarios en industrias como la manufactura y la restauración, donde deben realizar tareas de alta precisión, como servir café.

Desde WWWhatsnew.com, creemos que LucidSim podría ser el primer paso hacia una nueva era de robótica. Este sistema no solo permite ahorrar recursos, sino que promete robots más versátiles y autónomos, capaces de adaptarse a cualquier entorno. En nuestra opinión, el impacto de esta tecnología puede extenderse a todos los sectores que dependan de la automatización, marcando el inicio de una “revolución industrial” en robótica.

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