El uso de grandes modelos de comportamiento permitirá al robot realizar tareas complejas con menos ejemplos de entrenamiento, reduciendo el desgaste de las máquinas.
Boston Dynamics y Toyota Research Institute (TRI) anunciaron una colaboración que busca integrar IA avanzada en el robot humanoide Atlas. De acuerdo con Techcrunch, la asociación tiene como objetivo aprovechar los avances del TRI en grandes modelos de comportamiento (LBM), similares a los modelos de lenguaje grande (LLM) que sustentan plataformas como ChatGPT.
Este esfuerzo se basa en investigaciones previas del TRI, que ha logrado entrenar robots para realizar tareas domésticas con un 90% de precisión, mediante un aprendizaje más eficiente que reduce la necesidad de millones de ejemplos. Esta mejora es clave para entrenar robots a realizar tareas físicas, como cocinar, sin requerir un número excesivo de repeticiones, lo cual desgasta las máquinas rápidamente.
Atlas, el robot humanoide eléctrico presentado por Boston Dynamics en abril, es la plataforma sobre la cual se integrarán estos avances. Aunque los primeros videos muestran su notable capacidad física, como la realización de flexiones, el verdadero desafío radica en desarrollar su capacidad para aprender y ejecutar una amplia gama de tareas de manera autónoma.
Mientras que otras empresas de robótica humanoide, como Agility y Tesla, desarrollan sus sistemas de IA de forma interna, esta colaboración destaca porque involucra a dos competidores en el sector automotriz, Hyundai y Toyota, uniendo fuerzas en un ámbito emergente como la robótica avanzada.
TRI, con su enfoque en IA, y Boston Dynamics, conocido por su innovación en hardware, buscan juntos desarrollar un sistema que pueda realizar múltiples funciones con el grado de versatilidad y precisión que se espera de un robot humanoide.
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