Los datos del mundo real son el eslabón perdido entre la simulación y la inteligencia física. Con el Lemorele P300 (R), Robora está cerrando esa brecha, convirtiendo a cada usuario en un contribuyente a la evolución de la IA encarnada. Permite la captura de video en tiempo real y alta definición desde cualquier cámara, ya sea montada en un prototipo de robot, un dron o una cámara de mano. Esta transmisión visual se envía de forma inalámbrica y sin pérdidas a un dispositivo conectado (tableta, teléfono o PC) que ejecuta la interfaz Robora VLA o la aplicación de captura de datos. El dispositivo luego transmite o sube estas transmisiones directamente a la nube de Robora o al nodo de procesamiento local VLA. Al recopilar datos de diversos entornos y casos de uso, Robora obtiene la base para entrenar y ajustar sus modelos con información sensorial del mundo real, avanzando más allá de los datos puramente simulados. Este enfoque es clave para reducir la brecha entre la simulación y la realidad, la diferencia de rendimiento entre los robots entrenados en simulación y aquellos que operan en entornos físicos complejos.

Robora Sim: Un entorno impulsado por PyBullet para aprender inteligencia física robótica Actualmente estamos construyendo nuestra configuración del entorno de simulación Robora para nuestro aprendizaje basado en simulaciones, aprovechando PyBullet, un motor de física estándar de la industria ampliamente utilizado en la investigación y desarrollo de robótica impulsada por IA. El entorno está optimizado con algoritmos de aprendizaje acelerados por GPU, lo que permite un aprendizaje por imitación y un aprendizaje por refuerzo de alta velocidad dentro de un entorno virtual seguro y controlado antes de ser enviado al mundo real. Esta plataforma de simulación permite que nuestros modelos aprendan, se adapten y generalicen a través de diferentes morfologías de robots, tipos de terreno y objetivos de tarea, todo antes de su implementación en el mundo real. En su núcleo, el sistema combina un planificador de alto nivel impulsado por VLA con algoritmos de control de movimiento de bajo nivel, trabajando de manera cohesiva para producir comportamientos emergentes e inteligentes físicamente. Esta sinergia entre simulación, aprendizaje y transferencia al mundo real marca un gran avance en nuestra búsqueda de sistemas robóticos adaptativos e inteligentes. A través de la aleatorización avanzada de dominios y la generación de datos sintéticos, el Entorno de Simulación Robora asegura que las políticas entrenadas en simulación se transfieran de manera efectiva a robots del mundo real, minimizando la brecha entre simulación y realidad. Además, los usuarios podrán probar e integrar sus propios kits de hardware dentro de entornos de simulación seleccionados en la Dapp Robora, asegurando compatibilidad sin problemas y una implementación más segura en el mundo real.

Esta semana en Robora nos centramos principalmente en el desarrollo. Nuestro trabajo se dedicó a mejorar las herramientas centrales que impulsan la plataforma, desde la gestión de modelos y capacidades de ajuste fino hasta la cartografía en 3D y la visión por computadora. También ampliamos nuestra red al unirnos a nuevas iniciativas de IA en el mundo real y seguimos trabajando en conectar la investigación con aplicaciones prácticas de robótica. Aquí están las actualizaciones clave: - Publicamos una Actualización de Desarrollo de Robora, compartiendo el progreso en toda la plataforma: se añadió la gestión de pesos de modelos con integración de Hugging Face, se construyó una herramienta CLI temprana para desarrolladores, se estableció el plan para el SDK de ajuste fino con aprendizaje por imitación y RLHF en PyBullet, y comenzamos a trabajar en un SDK de Cartografía 3D para generar entornos del mundo real. - Robora se unió a la Real World AI Foundry, una iniciativa global liderada por @iotex_io junto a socios como Vodafone, Filecoin y Theta. Esta colaboración ayuda a crear estándares y marcos abiertos para la IA en el mundo real y apoya nuestra misión de conectar sistemas físicos con agentes inteligentes. - Lanzamos nuestro Resumen Mensual de Septiembre, destacando las últimas actualizaciones de desarrollo y proporcionando una visión general de hacia dónde se dirige la plataforma a continuación. - Anunciamos que nuestra colaboración con universidades en el Módulo de Visión de Robora está cerca de completarse. Este sistema de visión por computadora de código abierto otorga a los robots la capacidad de ver y entender el mundo en tiempo real y pronto se presentará junto con los investigadores y socios que contribuyeron.