1X lanza un modelo mundial para que sus robots aprendan de su entorno

La compañía de robótica 1X, conocida por su robot humanoide Neo, presentó un nuevo modelo de inteligencia artificial que promete revolucionar la forma en que sus robots aprenden. Este modelo, denominado 1X World Model, permite a los robots entender la dinámica del mundo real y adquirir nuevas habilidades a partir de videos y comandos.

El modelo se basa en la combinación de video y prompts, lo que permite a los robots Neo aprender tareas que no fueron parte de su entrenamiento inicial. Según 1X, esta capacidad de aprendizaje es un paso significativo hacia la autonomía de sus robots.

El lanzamiento de este modelo se produce en un momento clave, ya que 1X se prepara para introducir sus humanoides en el hogar. La empresa inició en octubre las preórdenes de sus robots, con planes de comenzar los envíos este año. Sin embargo, un portavoz de la compañía no proporcionó detalles sobre el cronograma de entrega ni la cantidad de pedidos recibidos, más allá de mencionar que superaron las expectativas.

"Después de años de desarrollar nuestro modelo mundial y de hacer que el diseño de Neo sea lo más humano posible, ahora puede aprender de videos a gran escala en Internet y aplicar ese conocimiento directamente al mundo físico", afirmó Bernt Børnich, fundador y CEO de 1X, en un comunicado. "Con la capacidad de transformar cualquier prompt en nuevas acciones, incluso sin ejemplos previos, este es el punto de partida para que Neo pueda enseñarse a sí mismo a dominar casi cualquier cosa que se le pida".

A pesar de la ambiciosa afirmación de que el robot puede transformar cualquier prompt en una nueva acción, la realidad es más matizada. Por ejemplo, no se puede esperar que un Neo aprenda a estacionar un automóvil solo a partir de un comando. Sin embargo, el aprendizaje está en marcha.

Desde 1X aclararon que el modelo mundial no permite que los robots Neo realicen nuevas tareas de inmediato al capturar video y recibir comandos. En cambio, el robot toma datos de video relacionados con comandos específicos y los envía de vuelta al modelo mundial. Este modelo se retroalimenta a la red de robots, mejorando su comprensión del mundo físico y su conocimiento.

Además, este proceso proporciona a los usuarios información sobre cómo Neo está pensando en comportarse o reaccionar ante un determinado comando. Esta información conductual podría ayudar a 1X a entrenar estos modelos hasta el punto en que los robots puedan reaccionar a un comando sobre algo que nunca han hecho antes.

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