La IA acelera el desarrollo de la robótica: el entrenamiento virtual acelera las tareas complejas

Un desarrollador demostró el rápido entrenamiento de un robot virtual, Microduck, utilizando OpenAI's GPT-6 Sol para identificar gatos bengalíes. Esta simulación, que solo tomó unas horas, muestra cómo los modelos avanzados pueden traducir la comprensión del mundo 3D en código y entrenamiento de robots, un proceso que anteriormente requería semanas. Este rápido prototipado refleja los avances más amplios en el campo. En la Conference on Robot Learning (CoRL) en Austin, Texas, el investigador de Nvidia, Jim Fan, señaló que el control de la IA refleja la funcionalidad de los agentes de software. El profesor Ken Goldberg y sus estudiantes de UC Berkeley utilizaron OpenAI's Astra para generar una simulación 3D completa a partir de un clip de vídeo en menos de una hora, demostrando las capacidades de simulación de Astra. Además, el marco de agentes Aspire, recientemente de código abierto por Fan, Goldberg y otros, permite a los robots descubrir nuevas habilidades, como Astra resolviendo un cubo de Rubik. Goldberg también mostró a Astra controlando un brazo robótico para pintar el puente Golden Gate. A pesar de estos avances, el autor señaló que el despliegue en el mundo real sigue siendo un desafío, aunque la velocidad del entrenamiento de la IA sugiere un impacto significativo en el futuro en la fabricación y el comercio electrónico.