Ant lion bot lança o LingBot-Touch, um modelo fundamental tátil de código aberto para aprimorar a destreza robótica

A Ant Lion Bot lançou publicamente o LingBot-Touch, um modelo fundamental tátil projetado para equipar sistemas robóticos com capacidades cruciais de percepção háptica. Treinado em quase 5.000 horas de dados táteis reais, o LingBot-Touch integra três princípios de detecção principais—magnético, visual-tátil e piezoresistivo—para traduzir sinais diversos em uma representação tátil unificada, permitindo a reutilização cruzada de sensores e modelos de 'sensações' acumuladas. Testes em 26 cenários do mundo real usando duas mãos destreza, Sharpa Wave e XHand, demonstraram ganhos de desempenho significativos. Por exemplo, em uma tarefa de torção de tampa de garrafa usando o controlador T-Rex no Sharpa Wave, as taxas de sucesso aumentaram de 56,25% sem entrada tátil para 90% com a representação LingBot-Touch. O modelo melhorou a taxa de sucesso média da tarefa em quatro modelos de ação (LingBot-VLA, $\pi$0.5, Política de Difusão e T-Rex) em 14 a 26 pontos percentuais. Esta arquitetura permite o uso de dados de luvas e mãos destreza remotas para treinamento, além de apoiar a integração futura de sensores. A empresa forneceu duas versões, com o leve LingBot-Touch-Tiny (cerca de 5,3 milhões de parâmetros) usado nos testes, adicionando apenas 0,13% a 0,16% aos parâmetros do modelo de ação. A Ant Lion Bot afirma que este lançamento destaca um compromisso com o paradigma de IA incorporada, reconhecendo que a entrada sensorial de alta qualidade é vital para a interação física.