Skild AI y NVIDIA Revolucionan la Robótica con Aprendizaje de Tareas desde un Solo Video

Skild AI Taps NVIDIA Physical AI to Teach Robots New Tasks From a Single Video

En un mundo donde las líneas de producción y los almacenes cambian constantemente, la adaptación de los robots a nuevas tareas es crucial. Skild AI, en colaboración con NVIDIA, ha lanzado el modelo de robot S1 que promete revolucionar la industria al aprender tareas complejas desde un único video de demostración. Este avance, conocido como aprendizaje en contexto, permite al robot ejecutar tareas sin necesidad de reprogramación o entrenamiento específico para cada tarea.

El modelo S1 se ha desarrollado utilizando la infraestructura de inteligencia artificial de NVIDIA, y es parte de una colaboración más amplia que abarca desde la generación de datos sintéticos hasta la simulación y el despliegue de inteligencia artificial física en el mundo real. Según Deepak Pathak, cofundador y CEO de Skild AI, «aprender por experiencia y no por programación previa es el cambio radical que ha ocurrido en la robótica».

Desde su lanzamiento, Skild AI ha alcanzado un ritmo de ingresos anuales de 100 millones de dólares, estableciendo más de 60 asociaciones de implementación en sectores como la manufactura, logística, inspección, seguridad y preparación de alimentos. El S1 puede realizar tareas no familiares que duran hasta 10 minutos, como plantar macetas, hacer panqueques, preparar café y ensamblar kits, demostrando una mejora de más de siete veces en comparación con sistemas de inteligencia artificial similares.

El modelo rompe el ciclo de reentrenamiento constante al permitir que los operadores demuestren nuevas tareas directamente, sin necesidad de un nuevo conjunto de datos o entrenamiento para cada cambio. Skild, NVIDIA y Foxconn ya están desplegando el cerebro de Skild en manipuladores de doble brazo para el ensamblaje de alta precisión de sistemas NVIDIA Blackwell.

El uso extensivo de las tecnologías de NVIDIA, como la computación acelerada, los modelos de fundación de mundo abierto Cosmos y las herramientas de simulación, ha sido clave para el desarrollo y validación del cerebro del robot antes de su despliegue en el mundo real. Estas tecnologías conectan las etapas de datos, simulación, entrenamiento y despliegue, en lugar de tratarlas como sistemas separados.

Fuente: https://blogs.nvidia.com/blog/skild-ai-s1-physical-ai/