Hogar1X presenta un modelo global para impulsar el aprendizaje visual de los robots
1X, la empresa creadora del robot humanoide Neo, ha presentado un nuevo modelo de IA diseñado para comprender la dinámica del mundo real y permitir que los robots aprendan de forma autónoma.
Este modelo basado en la física, denominado 1X World Model, utiliza entradas de vídeo y indicaciones para dotar a los robots Neo de nuevas capacidades. Según 1X, el sistema permite a los robots aprender tareas más allá de su entrenamiento original.
El anuncio coincide con los preparativos de 1X para lanzar sus humanoides Neo para uso doméstico. La empresa comenzó a aceptar pedidos por adelantado en octubre, con entregas previstas para este año. Un portavoz de la empresa se negó a proporcionar un calendario de envíos específico o a revelar el número de pedidos, limitándose a afirmar que los pedidos por adelantado habían superado las expectativas.
«Tras años desarrollando nuestro modelo del mundo y perfeccionando el diseño humanoide de Neo, ahora Neo puede aprender de vídeos en línea y aplicar directamente ese conocimiento en el mundo físico», afirmó Bernt Børnich, fundador y director ejecutivo de 1X. «Al traducir indicaciones en nuevas acciones —incluso sin ejemplos previos—, esto representa el comienzo de la capacidad de Neo para autoaprender y dominar una amplia gama de tareas».
La afirmación de que el robot puede transformar cualquier indicación en una acción es ambiciosa y no del todo precisa; por ejemplo, no se puede simplemente ordenar a un Neo que conduzca un coche y esperar que aparque en paralelo de inmediato. Sin embargo, sí que se está produciendo un proceso de aprendizaje.
Un portavoz de la empresa aclaró que el modelo mundial actual no permite a los robots Neo realizar una nueva tarea de forma instantánea basándose únicamente en una indicación de vídeo. En su lugar, el modelo procesa los datos de vídeo asociados a indicaciones específicas y, a continuación, la información obtenida se distribuye por toda la red de robots. Esto mejora su comprensión colectiva del mundo físico y amplía sus conocimientos prácticos.
El modelo también ofrece visibilidad sobre cómo Neo interpreta y planifica las respuestas a determinadas indicaciones. Estos datos de comportamiento ayudan a 1X a entrenar los modelos, avanzando hacia un futuro en el que los robots puedan responder eficazmente a instrucciones totalmente novedosas.
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![BenjaminMiller]()
So they're basically giving robots a physics engine in their brains? That sounds cool but also kinda scary. How do they handle all the messy real-world noise that simulators can't capture? 🤔
![MatthewBaker]()
Interesting approach, but I'm a bit skeptical about how well a physics-based world model can handle the messy unpredictability of real environments. The video input part sounds promising for learning, but I wonder about the computational cost and if it'll lead to robots that are good at specific tasks but lack common sense. The race for humanoid AI is heating up! 🤖
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