La BBC informa de que Vsim, una start-up británica con sede en Cambridge, utiliza entornos virtuales para entrenar robots con mayor rapidez. Su robot Freddo aprendió a caminar, reconocer y agarrar una botella de plástico en unos minutos. Sus fundadores, Michelle Lu y Kier Storey, afirman que los sistemas rivales podrían tardar días en adquirir esas habilidades.
En una simulación, una tarea puede repetirse millones de veces hasta encontrar una solución eficaz, conocida como política. Después, esa política puede cargarse en un robot. Vsim se fundó en 2022, después de que Lu y Storey trabajaran en una primera versión de Isaac Sim, de Nvidia. Diseñaron su sistema para aprovechar las unidades de procesamiento gráfico, o GPU.
Lu afirma que, tras dieciocho meses, Vsim tenía un simulador funcional y de alto rendimiento. El software funciona en el hardware de Freddo, lo que permite al robot ejecutar decenas de miles de simulaciones mientras se mueve. Storey explica que puede analizar aproximadamente un segundo del futuro entre 20.000 combinaciones posibles. Esto podría ayudar a los robots a adaptarse en hogares donde personas, animales y otros robots provoquen acontecimientos inesperados.
Nvidia también desarrolla software de simulación y modelos del mundo, incluido Cosmos. Rika Antonova, de la University of Cambridge, considera prometedora la velocidad de Vsim, pero señala que las simulaciones siguen siendo aproximaciones. Afirma que los objetos muy deformables y el corte son difíciles de modelar. Vsim también trabaja para reducir la diferencia entre la simulación y la realidad.
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