DeepMind apunta a la capacitación de robots para actividades del mundo real

El progreso en la inteligencia artificial (IA) y la robótica está abriendo nuevas posibilidades para la automatización y el apoyo a las tareas diarias. DeepMind, una empresa de IA famosa por sus avances innovadores, está en una misión para enseñar a los robots a navegar y realizar actividades en escenarios del mundo real.

AutoRT: Robots que comprenden objetivos humanos

DeepMind ha desarrollado un sistema conocido como AutoRT, cuyo fin es desplegar la potencia de la IA para crear robots que puedan 'entender objetivos humanos prácticos'. Este sistema integra modelos fundamentales grandes, como modelos de lenguaje y modelos de lenguaje visual, con un modelo de control robótico para permitir que los robots recojan datos de entrenamiento en entornos nuevos y manejen múltiples tareas simultáneamente.

Con la ayuda de AutoRT, DeepMind ha logrado dirigir varios robots a la vez para llevar a cabo diferentes tareas en múltiples entornos. En pruebas reales y durante siete meses, el sistema logró orquestar hasta 20 robots de manera simultánea, acumulando una extensa base de datos de pruebas robóticas.

Constitución para Robots

Para garantizar la integración segura de los robots en entornos cotidianos, DeepMind ha ideado una 'constitución de robots' dentro del sistema AutoRT, asegurando que los robots se adhieran a normas de seguridad específicas, incluyendo las Tres Leyes de la Robótica de Isaac Asimov. Además de estas directrices éticas, se han implementado medidas de seguridad prácticas, como el frenado automático de los robots ante fuerzas excesivas y la supervisión constante por parte de humanos.

SARA-RT: Mejorando el rendimiento de los modelos transformadores en robótica

DeepMind también ha creado un nuevo sistema denominado SARA-RT, que busca mejorar la eficiencia de los modelos transformadores en robótica. Este sistema ha demostrado mayor precisión y rapidez, ofreciendo una fórmula universal para acelerar los transformadores sin necesidad de entrenamientos previos costosos, lo que podría ampliar significativamente su uso en tecnología de robótica y en otros campos.

RT-Trajectory: Generalización de tareas para robots

El tercer proyecto, RT-Trajectory, tiene como objetivo ayudar a los robots a generalizar sus tareas. La idea es utilizar contornos visuales en videos de entrenamiento para brindar pistas visuales a los robots mientras aprenden políticas de control robótico. Los experimentos han demostrado que un brazo robótico controlado por RT-Trajectory tiene una tasa de éxito considerablemente superior en tareas nuevas comparado con modelos anteriores.

El año pasado, Google dio a conocer un sistema prototipo que permite a los robots escribir su propio código para ejecutar tareas, marcando un avance notable en la automatización.

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