Unitree busca que sus humanoides aprendan nuevas tareas con IA

Unitree Robotics quiere que agentes de inteligencia artificial ayuden a diseñar, probar y perfeccionar el control de sus robots humanoides. Wang Xingxing, fundador de la empresa, presentó el proyecto en una conferencia de inteligencia artificial física celebrada este jueves en Hangzhou y lo describió como una prioridad para la compañía.

El sistema probaría habilidades en simulación antes de usarlas

El circuito propuesto, llamado «Unitree Rehearsal», comenzaría con agentes que buscan investigaciones y escriben código de control. Luego, ese código se probaría y entrenaría en simulación. Los mejores resultados pasarían por una verificación antes de llegar a robots reales, y un sistema de evaluación independiente —con participación humana cuando haga falta— calificaría el desempeño para una nueva ronda.

Wang dijo al South China Morning Post que espera que los modelos de inteligencia artificial asuman una parte cada vez mayor de la planificación y la iteración, con menos intervención de ingenieros. La idea responde a un proceso que, según el empresario, exige recopilar datos, entrenar modelos y ajustar conductas; además, una habilidad aprendida en el laboratorio puede requerir cambios al trasladarse a otro entorno.

En agosto, durante la Conferencia Mundial de Robots en Pekín, Wang afirmó que aumentar drásticamente la eficiencia del desarrollo y permitir que los robots evolucionen por sí mismos era un objetivo que valía la pena perseguir, según informó China Daily.

La manipulación de objetos sigue siendo una limitación

El planteamiento depende, según Wang, de que modelos de inteligencia artificial más potentes mejoren el ciclo de aprendizaje. También sostuvo que más robots en funcionamiento generarían datos del mundo real que podrían alimentar los modelos y ampliar las habilidades disponibles. La presentación, sin embargo, no aportó cifras sobre la eficiencia del método ni sobre su desempeño fuera de las pruebas descritas.

Wang señaló que los modelos pueden resolver tareas de planificación y navegación, pero todavía fallan al manipular objetos. Agarrar algo no equivale a ensamblar piezas con precisión mientras se ajustan la posición y la fuerza. Alinear lo que recibe el modelo con las acciones de un robot físico sigue siendo, según él, uno de los principales desafíos.

El empresario planteó que los humanoides podrían ordenar habitaciones en 2027 o 2028 y dijo que espera que los robots de Unitree comiencen a entrar en hogares para finales de 2026 o durante 2027. Son proyecciones de Wang, no resultados ya alcanzados: la información presentada no establece con qué consistencia el sistema podrá repetir tareas en espacios desconocidos ni cómo se trasladarán sus resultados de la simulación al uso cotidiano.