Covariant, líder mundial en robótica AI, ha lanzado el RFM-1, un Modelo Fundamental de Robótica que dota a los robots de capacidades de razonamiento similares a las humanas. Este lanzamiento marca la primera vez que un modelo de IA Generativa ha logrado proporcionar a los robots comerciales una comprensión profunda del lenguaje y del mundo físico, superando los desafíos de fiabilidad y flexibilidad que presentan los sistemas robóticos tradicionales basados en programación manual o modelos aprendidos especializados.
Desde su fundación en 2017, Covariant ha estado a la vanguardia de la innovación en robótica, comenzando con operaciones de selección y colocación en almacenes. La combinación de un vasto conjunto de datos de producción robótica real con una extensa colección de datos de Internet ha permitido a Covariant desbloquear nuevos niveles de productividad robótica y vislumbrar aplicaciones en una amplia gama de industrias.
Peter Chen, CEO y cofundador de Covariant, enfatiza la necesidad de modelos de robótica fundamentales para acceder a una gran cantidad de datos multimodales de alta calidad. La compañía ha desarrollado un sistema de recolección de datos altamente escalable, recopilando decenas de millones de trayectorias mediante una amplia flota de robots de automatización de almacenes desplegados en todo el mundo.
Robots que razonan gracias a un modelo de IA Generativa
Los modelos de IA anteriores de Covariant han permitido que los robots operen de manera comercialmente significativa en una variedad de operaciones y sectores de almacenes. Estos robots han demostrado la capacidad de adaptarse, comprender escenas complejas, manejar objetos nunca antes vistos y alcanzar niveles de velocidad y fiabilidad comparables a los humanos.
RFM-1, configurado como un Modelo de Secuencia Multimodal Cualquiera-a-Cualquiera, es un modelo de 8 mil millones de parámetros entrenado en texto, imágenes, video, acciones de robots y mediciones físicas. Este entrenamiento le permite al modelo comprender cualquier modalidad como entrada y predecir cualquier modalidad como salida, otorgando a los robots una capacidad sofisticada para razonar y tomar decisiones en tiempo real.
Las capacidades específicas de RFM-1 incluyen un modelo de física del mundo que emerge de aprender a generar videos, programación guiada por lenguaje que facilita la colaboración entre robots y humanos y aprendizaje a partir de la auto-reflexión que permite a los robots mejorar su desempeño rápidamente.
No es el fin del camino
Pieter Abbeel, científico jefe y cofundador de Covariant, destaca que, a pesar de los avances recientes en IA Generativa en la creación de videos, estos modelos aún están desconectados de la realidad física. RFM-1, entrenado en un extenso conjunto de datos ricos en interacciones físicas robotizadas, representa un avance significativo hacia la creación de modelos de IA generalizados que pueden simular con precisión el mundo físico.
La introducción de RFM-1 por Covariant no solo redefine los límites de lo que es posible en la robótica, sino que también subraya el papel crucial de la IA Generativa en el puente entre el mundo digital y el físico. A medida que estos modelos continúan evolucionando, el potencial para aplicaciones robóticas en nuestra vida cotidiana se expande, prometiendo una era de autonomía robótica sin precedentes.
¡No te pierdas ninguna de nuestras publicaciones y síguenos en las redes sociales!
Inspenet.com YouTube LinkedIn Facebook Instagram
Fuente: covariant.ai
Foto: shutterstock
Cargando...
