El fabricante de neohumanoides 1X lanza un modelo mundial para ayudar a los robots a aprender lo que ven

1X, la compañía de robótica detrás del robot humanoide Neo, ha presentado un nuevo modelo de inteligencia artificial que pretende comprender la dinámica del mundo real y puede ayudar a los robots a aprender nueva información por sí mismos.

Este modelo basado en la física, llamado 1X World Model, utiliza una combinación de video e indicaciones para darle a los robots Neo nuevas habilidades. El vídeo permite a los neorobots aprender nuevas tareas para las que no estaban entrenados previamente, según 1X.

Este lanzamiento se produce mientras 1X se prepara para traer sus neohumanoides internamente. La compañía abrió pedidos anticipados para sus humanoides en octubre y planea enviar los robots a finales de este año. Un portavoz de 1X se negó a proporcionar un cronograma para el envío de estos bots o proporcionar información sobre cuántos se han pedido, aparte de decir que los pedidos anticipados han superado las expectativas.

“Después de años de desarrollar nuestro modelo mundial y adaptar el diseño de Neo lo más cerca posible a los humanos, Neo ahora puede aprender de videos a escala de Internet y aplicar ese conocimiento directamente al mundo físico”, dijo Bernt Børnich, fundador y director ejecutivo de 1X, en un comunicado de la compañía. “Con la capacidad de transformar cualquier solicitud en nuevas acciones, incluso sin ejemplos previos, esto marca el punto de partida de la capacidad de Neo para aprender a dominar casi cualquier cosa que quieras preguntar”.

Decir que el robot puede transformarse cada solicitud entablar una nueva demanda es una tarea difícil y no del todo precisa; No se le puede decir a un Neo que conduzca un coche y de repente sabe cómo aparcar en paralelo, por ejemplo. Pero hay mucho que aprender.

1X no afirma que el modelo mundial permita a los Neo-bots actuales completar inmediatamente una nueva tarea después de grabar videos y que se les solicite que lo hagan, aclaró un portavoz de la compañía. En cambio, el bot captura datos de video asociados con indicaciones específicas y luego los envía de regreso al modelo mundial. Luego, este modelo se retroalimenta a la red de los bots para brindarles una mejor comprensión del mundo físico y más experiencia.

También brinda a los usuarios información sobre la forma en que Neo piensa sobre el comportamiento o la respuesta a un mensaje en particular. Este tipo de información de comportamiento podría ayudar a 1X a entrenar estos modelos hasta el punto en que los robots puedan responder a una solicitud para hacer algo que nunca antes habían hecho.