Agility utiliza grandes modelos de lenguaje para comunicarse con sus robots humanoides
Por ello, varias universidades, laboratorios de investigación y empresas de primer nivel están explorando los mejores métodos para aprovechar estas plataformas de inteligencia artificial. Agility, una startup bien financiada con sede en Oregón, lleva algún tiempo jugando con la tecnología utilizando su robot bípedo, Digit.
Hoy, la empresa presenta parte de este trabajo en un breve vídeo compartido en sus canales sociales.
“[W]Teníamos curiosidad por ver qué se podía lograr integrando esta tecnología en Digit”, señala la empresa. “Una encarnación física de la inteligencia artificial creó un espacio de demostración con una serie de torres numeradas de varias alturas, así como tres cajas con múltiples características definitorias. Digit ha recibido información sobre este entorno, pero no ha recibido ninguna información específica sobre sus tareas, solo comandos en lenguaje natural de diversa complejidad para ver si puede ejecutarlos”.
En el ejemplo del video, se le indica a Digit que tome una caja del color del “sable de luz de Darth Vader” y la mueva a la torre más alta. El proceso no es instantáneo, sino más bien lento y deliberado, como cabría esperar de una demostración inicial. El robot, sin embargo, realiza la tarea tal y como se describe.
Agility señala: “Nuestro equipo de innovación desarrolló esta demostración interactiva para mostrar cómo los LLM pueden hacer que nuestros robots sean más versátiles y más rápidos de implementar. La demostración permite a las personas hablar con Digit en lenguaje natural y pedirle que realice tareas, dando una idea del futuro”.
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La comunicación en lenguaje natural ha sido una aplicación potencial clave para esta tecnología, junto con la capacidad de programar sistemas a través de tecnologías con o sin código.
Durante mi panel Disrupt, Gill Pratt describió cómo el Instituto de Investigación Toyota está utilizando la IA generativa para acelerar el aprendizaje robótico.
Descubrimos cómo hacer algo, que consiste en utilizar técnicas modernas de inteligencia artificial generativa que permiten la demostración humana de la posición y la fuerza para esencialmente enseñarle a un robot con solo unos pocos ejemplos. El código no ha sido cambiado en absoluto. Esto se basa en algo que se llama política de difusión. Es un trabajo que hicimos en colaboración con Columbia y el MIT. Hasta ahora hemos enseñado 60 habilidades diferentes.
Daniela Rus del MIT CSAIL también me dijo recientemente: “Resulta que la IA generativa puede ser bastante poderosa incluso para resolver problemas de planificación de movimiento. Puede obtener soluciones mucho más rápidas y soluciones de control mucho más fluidas y humanas que con las soluciones predictivas de modelos. Creo que esto es muy poderoso, porque los robots del futuro serán mucho menos robóticos. Serán mucho más fluidos y humanos en sus movimientos”.
Las aplicaciones potenciales aquí son amplias e interesantes, y Digit, como sistema robótico avanzado disponible comercialmente que se está probando en los centros de distribución de Amazon y otras ubicaciones del mundo real, parece ser un candidato principal. Si la robótica va a trabajar junto a los humanos, también necesitarán aprender a escucharlos.
