Skild AI ha presentado su nuevo modelo S1, diseñado para enseñar a los robots a realizar tareas complejas a partir de una única demostración en video. Este avance se enmarca dentro de una colaboración con NVIDIA, que proporciona la infraestructura de inteligencia artificial necesaria para el desarrollo y la implementación de esta tecnología en entornos industriales.
El modelo S1 utiliza un enfoque conocido como aprendizaje en contexto, que permite a los robots interpretar y ejecutar tareas sin necesidad de actualizar sus pesos o realizar un entrenamiento específico posterior. Esto representa un cambio significativo en la forma en que los robots son programados, ya que tradicionalmente requerían una reprogramación extensa cada vez que se introducían nuevos productos o procesos en una línea de producción.
Aprendizaje a partir de la experiencia
Deepak Pathak, cofundador y CEO de Skild AI, ha destacado que "aprender por experiencia, y no mediante preprogramación, es el cambio fundamental que ha ocurrido en la robótica". Con el modelo S1, un operador puede grabar un video de la tarea deseada y proporcionarlo al robot, que luego interpreta la intención, los objetos y la secuencia de acciones necesarias para llevar a cabo la tarea. Esto permite que el robot ejecute tareas que no estaban cubiertas por su conjunto de datos de preentrenamiento, lo que amplía enormemente su versatilidad.
En pruebas realizadas por Skild, el modelo S1 logró ejecutar tareas complejas, como la preparación de alimentos y el ensamblaje de kits, con un éxito del 66% en cada paso, en comparación con solo el 9% de un sistema de IA similar. Este rendimiento sugiere que mostrar al robot un breve video puede ser tan efectivo como proporcionarle aproximadamente 380 ejemplos de entrenamiento manual, lo que podría llevar entre 50 y 100 horas de trabajo humano.
Implementación en entornos reales
Skild ha establecido más de 60 asociaciones de implementación en diversas áreas, incluyendo manufactura, logística, inspección y seguridad. La compañía ha alcanzado una tasa de ingresos anuales de 100 millones de dólares solo diez meses después de su primer despliegue comercial. Actualmente, Skild, junto con NVIDIA y Foxconn, está implementando el modelo S1 en manipuladores de doble brazo para el ensamblaje de sistemas NVIDIA Blackwell, donde los robots deben realizar tareas de alta precisión y adaptarse a perturbaciones en tiempo real.
La colaboración entre Skild y NVIDIA también incluye el desarrollo de nuevos solucionadores de simulación acelerados por GPU, que ayudarán a modelar de manera rápida y precisa cómo los robots interactúan físicamente con objetos sólidos. Esta integración de tecnologías busca cerrar la brecha entre la simulación y la realidad, permitiendo un entrenamiento más efectivo y una implementación más rápida en el mundo real.
Comentario editorial
Es fascinante ver cómo un simple video puede convertirse en un manual de instrucciones para un robot. Tal vez en el futuro, los robots también puedan aprender a hacer café solo con un tutorial de YouTube. Sin embargo, la idea de que un robot pueda aprender a hacer pancakes a partir de un video plantea la pregunta: ¿cuántos intentos fallidos se necesitarán antes de que el desayuno no termine en desastre? Aún así, no hay garantía de que el robot no termine haciendo un omelette en lugar de pancakes.