Un equipo de investigadores de UC Berkeley y ETH Zurich ha logrado, con un presupuesto de tan solo 240 dólares, desarrollar un dúo de brazos robóticos con capacidades de limpieza para derrames, por medio del entrenamiento impulsado por GPT-4o de OpenAI.
Crearon al “robot limpiador” con tan solo 4 días
El proyecto es liderado por Jannik Grothusen y Kaspar Janssen, en la creación de un modelo de lenguaje visual que mejora la interacción humano-robot (HRI). Este desarrollo se aplicó en los brazos robóticos, diseñados por The Robot Studio, los cuales fueron entrenados con aproximadamente 100 demostraciones, permitiendo a los robots una ejecución de tareas de mayor precisión, al simular los movimientos humanos.
El secreto detrás del éxito del SO-100, un brazo robótico impreso en 3D, es el sofisticado agente multimodal coordinado por LangChain AI. Esta tecnología permite que los robots interpreten y respondan a su entorno de manera activa eficiente, facilitando una interacción más intuitiva.
El SO-100 está disponible por menos de $100 en producción masiva, y su diseño permite su ensamblaje con facilidad. Fue fabricado con piezas impresas en fibra de carbono para mayor durabilidad, utilizando seis servos conectados en cadena, a través de un tablero adaptador. El prototipo está optimizado para permitir modificaciones y mejoras, ofreciendo un enfoque de “hágalo usted mismo” para entusiastas de la robótica.
El proceso de ensamblaje es sencillo pero meticuloso. Cada servo se programa con un número de identificación único, asegurando un funcionamiento coordinado. Con ajustes precisos y herramientas magnéticas, el robot puede ensamblarse en unos 30 minutos, listo para realizar tareas con movimientos fluidos y precisos.
We built a GPT-4o-powered cleaning robot.
— Jannik Grothusen (@JannikGrothusen) November 2, 2024
– $250 for the robot arms
– 4 days to build
Open source is truly democratizing the field of robotics.@KasparJanssen pic.twitter.com/DEJECQML0k
El uso de GPT-4o y tecnologías de aprendizaje por refuerzo permiten estos robots sean adaptables y efectivos. Las políticas de movimiento, perfeccionadas con ACT (Actor-Critic Training), logran que los robots aprender y mejorar continuamente.
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Fuente y foto: X vía @JannikGrothusen
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