A principios de este mes, el equipo de Google DeepMind presentó Open X-Embodiment, una base de datos de funcionalidades de robótica creada en colaboración con 33 institutos de investigación. Se compara este sistema con ImageNet, la base de datos fundada en 2009 y que alberga más de 14 millones de imágenes.
Implicaciones de Open X-Embodiment
Los investigadores creen que Open X-Embodiment puede impulsar la investigación en robótica de la misma manera que ImageNet lo hizo para la visión por computadora. La creación de un conjunto diverso de demostraciones de robots es un paso clave para entrenar un modelo generalista capaz de controlar varios tipos de robots y realizar tareas complejas.
Datos y Éxito Inicial
Open X-Embodiment contiene más de 500 habilidades y 150,000 tareas recopiladas de 22 encarnaciones de robots en el momento de su anuncio. Aunque no alcanza las cifras de ImageNet, es un buen comienzo. DeepMind entrenó su modelo RT-1-X con estos datos y lo utilizó para entrenar robots en otros laboratorios, logrando un éxito del 50% en comparación con los métodos internos.
Avances en el Aprendizaje Robótico
El aprendizaje robótico está experimentando un emocionante auge, con numerosos equipos abordando el problema desde diferentes perspectivas y mejorando la eficacia. Parece que estamos vislumbrando un mundo en el que los robots de propósito general son una posibilidad concreta.
Entrevista con Vincent Vanhoucke
Hablamos con Vincent Vanhoucke, Jefe de Robótica de Google DeepMind, sobre los objetivos y avances del equipo en robótica. Vanhoucke ha estado en la empresa durante más de 16 años y es una voz autorizada para hablar sobre las ambiciones robóticas de Google.
Historia y Fusión de Equipos
La historia de la robótica en Google DeepMind se remonta a la creencia de que la tecnología de percepción estaba mejorando significativamente. Con el tiempo, se dieron cuenta de que la robótica en un entorno del mundo real se convertiría en una posibilidad real. Esto condujo a un cambio de enfoque hacia la robótica como el próximo paso en su investigación.
Colaboración con Equipos Externos
Google ha colaborado durante años con equipos de robótica externos, incluido el equipo Everyday Robots. Vanhoucke destaca la importancia de la colaboración y el papel central que juega la IA generativa en la robótica.
Fusión de Equipos y Tecnología Heredada
Una parte del equipo de Everyday Robots se unió al equipo de Vanhoucke. Continúan utilizando la tecnología y los robots heredados. El enfoque actual se centra más en la inteligencia que en la construcción de robots.
Trabajo en las Oficinas de Alphabet X
La decisión de trasladarse a las oficinas de Alphabet X se basó en consideraciones prácticas, como el espacio y las comodidades. La colaboración y el intercambio de recursos son ventajas adicionales.
Generación de Futuros y Robótica de Propósito General
Vanhoucke destaca que el objetivo es permitir la robótica de propósito general mediante la aplicación de métodos de IA generativa y de generalización. Se enfocan en desarrollar soluciones que se adapten a una amplia variedad de aplicaciones.
Importancia de la IA Generativa en Robótica
La IA generativa jugará un papel central en la robótica, ya que permite el razonamiento basado en el sentido común y la comprensión del mundo cotidiano. La capacidad de razonar sobre acciones futuras es esencial para la planificación robótica.
Rol de la Simulación en la Recopilación de Datos
La simulación desempeña un papel importante en la recopilación de datos y pruebas de robótica. La capacidad de generar escenarios virtuales facilita la experimentación y la formación de robots.
Perspectivas Futuras y Generalización Robótica
La pregunta sobre cuándo se alcanzará la robótica de propósito general sigue abierta. Hasta ahora, los robots personalizados han tenido más éxito, pero la tecnología avanza en la dirección de la generalización. La colaboración y la investigación en curso están allanando el camino hacia un futuro emocionante en la robótica.
¿Qué te pareció la nota? Dejanos tu comentario.