Meta adquiere startup de robótica para impulsar su IA humanoide

Meta ha adquirido la startup de robótica humanoide Assured Robot Intelligence (ARI) por una suma no revelada, según informó la compañía. Un vocero de Meta explicó que "hemos adquirido Assured Robot Intelligence, una empresa a la vanguardia de la inteligencia robótica, diseñada para permitir que los robots comprendan, prevean y se adapten a los comportamientos humanos en entornos complejos y dinámicos".

El equipo de ARI, incluidos sus cofundadores, se unirá a la unidad de IA de Meta, conocida como Superintelligence Labs. La startup había levantado una ronda de inversión inicial no divulgada de la firma de capital de riesgo AIX Ventures.

ARI estaba desarrollando modelos fundamentales para que los robots humanoides realicen todo tipo de trabajos físicos, como tareas domésticas. Su cofundador, Xiaolong Wang, había sido investigador en Nvidia y profesor asociado en la Universidad de California, San Diego, y cuenta con una lista de premios prestigiosos. Por su parte, el cofundador Lerrel Pinto, quien anteriormente enseñó en NYU y cofundó la startup de robots humanoides para niños Fauna Robotics, ha ganado también una serie de premios destacados.

La incorporación de ARI ayudará a Meta en sus ambiciones humanoides. "Este equipo, liderado por Lerrel Pinto y Xiaolong Wang, aportará una profunda experiencia sobre cómo podemos diseñar nuestros modelos y capacidades de frontera para el control robótico y el autoaprendizaje en el control humanoide de cuerpo completo".

Los investigadores de Meta han estado trabajando en tecnología de robótica humanoide durante años. Un memorándum filtrado del año pasado discutía las ambiciones de Meta para construir un robot humanoide, incluyendo modelos de IA y hardware dirigidos a consumidores.

Aunque Meta nunca lance un producto humanoide para consumidores, muchos expertos en IA creen que el camino hacia la inteligencia artificial general (AGI) —el punto teórico en el que la IA alcanza o supera la inteligencia humana en todos los dominios— requerirá entrenar modelos de IA en el mundo físico, donde los robots aprenden a través de la interacción directa en lugar de solo datos.