Unitree impulsa un sistema de autoevolución de robots AI
Unitree Robotics está impulsando un sistema de 'auto-evolución de robots físicos' utilizando un modelo de IA de gran tamaño. Este sistema incluye un proceso que abarca desde la búsqueda de artículos académicos hasta pruebas reales de los dispositivos, y se ha analizado que el eje de competencia en el desarrollo de robots se está ampliando desde el rendimiento del hardware hacia los datos y los sistemas de verificación. Wang Xingxing, fundador de Unitree, presentó un método en el que el modelo de IA busca automáticamente artículos académicos y escribe códigos de control, seguido de la verificación en un entorno de simulación y pruebas reales de los dispositivos. En este proceso, se forma una estructura en la que tanto la IA como los humanos califican y proporcionan retroalimentación, repitiendo el desarrollo. Wang afirmó que cuando este sistema funcione, la eficiencia de desarrollo y la velocidad de repetición mejorarán. La presentación se centra en el problema de que los robots entiendan las instrucciones en entornos desconocidos y actúen en consecuencia; los robots deben reconocer su entorno a través de cámaras y sensores y moverse en condiciones físicas. Wang mencionó que podría llegar el momento, dentro de 2 a 10 años, en que los usuarios puedan llevar a los robots a entornos desconocidos y realizar el 80% de las tareas solo con instrucciones verbales. Sin embargo, Unitree no ha revelado el momento de la aplicación comercial ni los datos de rendimiento.
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