El auge de los modelos del mundo: cómo la IA aprende a simular la realidad

La tecnología que subyace a los modelos del mundo, que permite a la IA generar entornos simulados basados en la información visual, está avanzando rápidamente. Niantic, la creadora de Pokémon Go, se centra en reconstruir el mundo real utilizando su vasta base de datos, según declaró Brian McClendon, director de tecnología de Niantic Spatial. A diferencia de los modelos de lenguaje, que predicen la siguiente palabra, los modelos del mundo predicen el siguiente estado visual de una imagen, lo que permite la creación de entornos de entrenamiento digitales realistas. Estas simulaciones tienen el potencial de impactar en campos como la robótica del hogar y los vehículos autónomos, con 2027 señalado como un posible punto de inflexión para la expansión. Jamie Shotton, científico jefe de Wayve, enfatizó que, para los coches autónomos, un modelo del mundo debe comprender la física y las relaciones de causa y efecto para reaccionar a las acciones del mundo real. Wayve utiliza imágenes de cámaras para crear modelos que recrean las condiciones peligrosas de la carretera para pruebas. Además de las aplicaciones físicas, la tecnología está atrayendo importantes inversiones; Yann LeCun, ex científico jefe de IA de Meta, recientemente obtuvo más de mil millones de dólares para su startup Advanced Machines Intelligence. Además, Fei-Fei Li lanzó World Labs en 2024, que AMD adquirió este año por más de 8 mil millones de dólares. La necesidad de recopilar datos para entrenar estos modelos también está creando nuevas formas de trabajo por encargo, como lo ilustra la experiencia del autor al grabar actividades personales para la venta de datos.