{"id":1587,"date":"2025-09-25T18:55:44","date_gmt":"2025-09-25T18:55:44","guid":{"rendered":"http:\/\/68d57282412d9b45a225a0df"},"modified":"2025-09-25T18:55:44","modified_gmt":"2025-09-25T18:55:44","slug":"este-robot-con-ia-sigue-funcionando-aunque-lo-ataques-con-una-motosierra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/09\/25\/este-robot-con-ia-sigue-funcionando-aunque-lo-ataques-con-una-motosierra\/","title":{"rendered":"Este robot con IA sigue funcionando aunque lo ataques con una motosierra"},"content":{"rendered":"
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Un robot cuadr\u00fapedo que sigue arrastr\u00e1ndose incluso despu\u00e9s de que le hayan cortado las cuatro patas con una motosierra es material de pesadilla para la mayor\u00eda de la gente. Para Deepak Pathak, cofundador y CEO de la startup<\/em> Skild AI, la dist\u00f3pica haza\u00f1a de adaptaci\u00f3n es un signo alentador de un nuevo tipo de inteligencia rob\u00f3tica m\u00e1s general.<\/p>\n

“Esto es algo que llamamos un cerebro omnicuerpo”, explica Pathak. Su empresa desarroll\u00f3 el algoritmo de IA generalista para abordar un reto clave en el avance de la rob\u00f3tica: “Cualquier robot, cualquier tarea, un cerebro. Es absurdamente general”.<\/p>\n

Muchos investigadores creen que los modelos de IA utilizados para controlar robots podr\u00edan experimentar un profundo salto adelante, similar al que produjeron los modelos de lenguaje y los chatbots<\/em><\/a>, si se consiguen reunir suficientes datos de entrenamiento.<\/p>\n

Pathak afirma que los m\u00e9todos existentes para entrenar modelos rob\u00f3ticos de IA, como hacer que los algoritmos aprendan a controlar un sistema concreto mediante teleoperaci\u00f3n o en simulaci\u00f3n, no generan suficientes datos.<\/p>\n

Un \u00fanico algoritmo capaz de controlar muchos robots<\/h2>\n

Con el tiempo, esto produce un modelo que la empresa denomina Skild Brain, con una capacidad m\u00e1s general para adaptarse a diferentes formas f\u00edsicas, incluidas las que nunca ha visto antes.<\/strong> Los investigadores crearon una versi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a del modelo, denominada LocoFormer, para un art\u00edculo acad\u00e9mico en el que describen su enfoque.<\/p>\n

El modelo tambi\u00e9n est\u00e1 dise\u00f1ado para adaptarse r\u00e1pidamente a una nueva situaci\u00f3n, como una pierna perdida o un terreno nuevo y traicionero,<\/strong> y averiguar c\u00f3mo aplicar lo que ha aprendido a su nueva situaci\u00f3n. Pathak compara este planteamiento con la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM)<\/a> pueden enfrentarse a problemas especialmente dif\u00edciles dividi\u00e9ndolos y retroalimentando sus deliberaciones en su propia ventana contextual, lo que se conoce como “aprendizaje en contexto”.<\/p>\n

Otras empresas, como el Instituto de Investigaci\u00f3n de Toyota y una startup<\/em> rival llamada Physical Intelligence<\/a>, tambi\u00e9n se apresuran a desarrollar modelos de IA rob\u00f3tica m\u00e1s capaces en general. Sin embargo, Skild es inusual por la forma en que est\u00e1 construyendo modelos que se generalizan a trav\u00e9s de tantos tipos diferentes de hardware<\/em>.<\/p>\n

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LocoFormer se entrena con RL a gran escala en una variedad de robots generados procedimentalmente con una agresiva aleatorizaci\u00f3n de dominios.<\/p>\n

<\/span>Courtesy of Skild<\/span><\/div>\n<\/figure>\n

En un experimento, el equipo de Skild entren\u00f3 su algoritmo para controlar un gran n\u00famero de robots andantes de diferentes formas. Cuando el algoritmo se ejecut\u00f3 con robots reales de dos y cuatro patas, sistemas no incluidos en los datos de entrenamiento, fue capaz de controlar sus movimientos y hacerlos caminar.<\/p>\n

En un momento dado, el equipo descubri\u00f3 que un robot de cuatro patas con el cerebro omnidireccional de la empresa se adapta r\u00e1pidamente cuando se le coloca sobre sus patas traseras. Como percibe el suelo bajo sus patas traseras, el algoritmo maneja al perro robot como si fuera un humanoide<\/a>, haci\u00e9ndole pasear sobre sus patas traseras.<\/p>\n

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LocoFormer aprende continuamente a trav\u00e9s de la experiencia en l\u00ednea. La pol\u00edtica puede aprender de las ca\u00eddas en los primeros ensayos para mejorar las estrategias de control en los posteriores.<\/p>\n

<\/span>Courtesy of Skild<\/span><\/div>\n<\/figure>\n

El algoritmo generalista tambi\u00e9n puede adaptarse a cambios extremos en la forma del robot, por ejemplo, si se le atan las patas, se le cortan o se le alargan.<\/strong> El equipo tambi\u00e9n prob\u00f3 a desactivar dos de los motores de un robot cuadr\u00fapedo<\/a> con ruedas y patas. El robot fue capaz de adaptarse balance\u00e1ndose sobre dos ruedas como una bicicleta inestable.<\/p>\n

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Cuando se enfrentan a grandes perturbaciones -como cambios morfol\u00f3gicos, fallos del motor o cambios de peso-, LocoFormer puede reconstruir esas representaciones para lograr una adaptaci\u00f3n en l\u00ednea.<\/p>\n

<\/span>Courtesy of Skild<\/span><\/div>\n<\/figure>\n

Skild prueba el enfoque para la manipulaci\u00f3n rob\u00f3tica<\/h2>\n

La compa\u00f1\u00eda ha entrenado Skild Brain con una serie de brazos rob\u00f3ticos simulados<\/strong> y ha comprobado que el modelo resultante puede controlar hardware<\/em> desconocido y adaptarse a cambios repentinos en su entorno, como una reducci\u00f3n de la iluminaci\u00f3n. La startup<\/em> ya est\u00e1 trabajando con algunas empresas que utilizan brazos rob\u00f3ticos, afirma Pathak. En 2024, la empresa recaud\u00f3 300 millones de d\u00f3lares en una ronda que la valor\u00f3 en 1,500 millones.<\/p>\n

Pathak dice que los resultados pueden parecer espeluznantes para algunos, pero para \u00e9l muestran los destellos de una especie de superinteligencia f\u00edsica para los robots<\/a>: “A m\u00ed personalmente me entusiasma”.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un robot cuadr\u00fapedo que sigue arrastr\u00e1ndose incluso despu\u00e9s de que le hayan cortado las cuatro patas con una motosierra es material de pesadilla para la mayor\u00eda de la gente. 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