Jeff Bezos invierte $400 millones en robots versátiles para tareas cotidianas
La startup Physical Intelligence busca revolucionar la robótica con modelos que adaptan su funcionalidad a múltiples actividades, prometiendo una tecnología de inteligencia física sin precedentes.
La startup Physical Intelligence busca revolucionar la robótica con modelos que adaptan su funcionalidad a múltiples actividades, prometiendo una tecnología de inteligencia física sin precedentes.
En una reciente inversión en el sector de la inteligencia artificial y robótica avanzada, Jeff Bezos lideró una ronda de financiación de $400 millones para la startup Physical Intelligence, una compañía emergente con una visión ambigua: crear robots que no solo realicen tareas específicas, sino que podrán enfrentar una gran diversidad de actividades cotidianas. Este aporte, también respaldado por las firmas de capital de riesgo Lux Capital y Thrive Capital, elevó la valoración de la empresa a $2 mil millones, según informó Reuters, en base a datos de la plataforma de análisis de inversiones PitchBook.
La Inteligencia Física tiene un enfoque que rompe con los modelos tradicionales de robótica, los cuales están limitados a tareas concretas. En cambio, esta startup se dedica a desarrollar un software de inteligencia física que proporciona a los robots una versatilidad única, permitiéndoles realizar actividades tan variadas como doblar ropa y limpiar mesas.
De acuerdo con su CEO y cofundadora, Karol Hausman, quien anteriormente fue investigador de robótica en Google, el objetivo de la empresa es crear un “verdadero generalista”, informó Business Insider. Este enfoque busca dotar a los robots de una inteligencia física que les permita adaptarse a diferentes tareas sin necesidad de ajustes específicos en el software.
Hausman cuenta con el respaldo de Sergey Levine, profesor en la Universidad de California en Berkeley, y de Lachy Groom, ex ejecutivo de la compañía de pagos Stripe, quienes también cofundaron Physical Intelligence, informó The New York Times. Su innovadora tecnología, denominada pi-zero, aprovecha datos de diferentes robots propios y de fuentes de código para construir una base de conocimiento que abre una amplia gama de interacciones físicas.
El cerebro de pi-zero: Adaptabilidad en la robótica
El modelo pi-zero se ha diseñado para funcionar en varios tipos de robots y adaptarse a diversas tareas. Physical Intelligence ha creado este “cerebro generalista” utilizando datos de ocho robots diferentes, cada uno de los cuales ha contribuido con experiencias específicas que nutren el modelo, dotándolos de una comprensión amplia y flexible de interacciones físicas.
A diferencia de los sistemas convencionales de IA en robótica, que suelen estar programados para funciones exclusivas, pi-zero ofrece la capacidad de cambiar entre actividades diversas sin requerir una reprogramación extensa. Esta versatilidad es lo que destaca una Inteligencia Física en el ámbito de la robótica, al permitir que los robots ejecuten secuencias complejas de movimientos en un solo flujo de trabajo.
Demostraciones y logros iniciales
Para demostrar el potencial de pi-zero, la empresa compartió videos de robots realizando tareas domésticas. En una de las demostraciones, un robot extrae ropa de una secadora y la dobla cuidadosamente, mientras que en otro video se observa a un robot recogiendo residuos de una mesa, separando y apilando platos, cubiertos y vasos. Estas tareas, aunque parecen simples, muestran una coordinación compleja en la secuencia de movimientos, como sacudir los restos de un plato antes de colocarlo en un contenedor de residuos, o apilar múltiples objetos con eficiencia.
La compañía subraya que estas demostraciones no solo tienen como propósito realizar una tarea, sino también dotar al sistema de una comprensión general de los objetos y sus usos, para poder actuar en distintos contextos de manera autónoma.
Desafíos y próximos pasos
A pesar de los avances mostrados, la Inteligencia Física reconoce que el camino hacia la creación de robots generalistas sigue siendo complicado y que aún enfrenta numerosos obstáculos técnicos. En su más reciente comunicado, la startup admitió que el desarrollo de modelos de robótica adaptativa se encuentra en una fase inicial y que persisten múltiples desafíos en términos de precisión y funcionalidad.
Entre las pruebas realizadas con pi-zero, se encuentran videos en los que los robots no logran completar ciertas tareas asignadas, lo que revela que el sistema está todavía en etapa de ensayo y error. Sin embargo, la empresa sostiene que sus experimentos iniciales han logrado que los robots controlados por pi-zero lleven a cabo acciones que, hasta la fecha, no han sido realizadas por otros sistemas de aprendizaje robótico, como doblar ropa desde una cesta o ensamblar cajas. de cartón.
Physical Intelligence apuesta por seguir mejorando su tecnología y abordar las limitaciones actuales, mientras avanza hacia un modelo robótico verdaderamente generalista que, en palabras de Hausman, podría cambiar el paradigma de la robótica tal como la conocemos.
