Ant lion bot lanza LingBot-Touch, un modelo fundamental táctil de código abierto para mejorar la destreza robótica

Ant Lion Bot ha lanzado públicamente LingBot-Touch, un modelo fundamental táctil diseñado para dotar a los sistemas robóticos de capacidades cruciales de percepción háptica. Entrenado con casi 5.000 horas de datos táctiles reales, LingBot-Touch integra tres principios de detección principales: magnético, visual-táctil y piezoresistivo, para traducir diversas señales en una representación táctil unificada, lo que permite el uso cruzado y la reutilización de las 'sensaciones' acumuladas. Las pruebas en 26 escenarios del mundo real utilizando dos manos destresas, Sharpa Wave y XHand, demostraron importantes mejoras de rendimiento. Por ejemplo, en una tarea de girar tapas de botellas utilizando el controlador T-Rex en Sharpa Wave, las tasas de éxito aumentaron del 56,25% sin entrada táctil al 90% con la representación LingBot-Touch. El modelo mejoró la tasa de éxito promedio de las cuatro acciones (LingBot-VLA, $\pi$0.5, Diffusion Policy y T-Rex) en un 14 a un 26 por ciento. Esta arquitectura permite utilizar los datos de guantes y manos destresas remotas para el entrenamiento, al tiempo que admite la integración futura de sensores. La empresa proporcionó dos versiones, con el ligero LingBot-Touch-Tiny (alrededor de 5,3 millones de parámetros) utilizado en las pruebas, lo que añadió solo un 0,13% al 0,16% a los parámetros del modelo de acción. Ant Lion Bot afirma que este lanzamiento subraya un compromiso con el paradigma de la IA encarnada, reconociendo que la entrada sensorial de alta calidad es vital para la interacción física.