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 incorporada. Permite la captura de video de alta definición en tiempo real desde cualquier cámara, ya sea montada en un prototipo de robot, un dron o una cámara de mano. Esta transmisión visual se transmite 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. Luego, el dispositivo transmite o carga estas fuentes directamente en la nube de Robora o en el nodo de procesamiento VLA local. 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, yendo 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 los que operan en entornos físicos complejos.

Robora Sim: un entorno impulsado por PyBullet para aprender inteligencia física robótica Actualmente estamos construyendo nuestra configuración de entorno de simulación Robora para nuestro aprendizaje basado en sim, aprovechando PyBullet, un motor de física estándar de la industria ampliamente utilizado en la investigación y el desarrollo de robótica impulsada por IA. El entorno está optimizado con algoritmos de aprendizaje acelerados por GPU, lo que permite el aprendizaje de imitación de alta velocidad y el aprendizaje por refuerzo dentro de una configuración virtual segura y controlada antes de enviarlo 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 tareas, todo antes de su implementación en el mundo real. En esencia, 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 y físicamente inteligentes. Esta sinergia entre la simulación, el aprendizaje y la transferencia del mundo real marca un gran paso adelante 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 de Robora garantiza que las políticas entrenadas en simulación se transfieran de manera efectiva a robots del mundo real, minimizando la brecha entre la simulación y la realidad. Además, los usuarios podrán probar e integrar sus propios kits de hardware dentro de entornos de simulación seleccionados en Robora Dapp, lo que garantiza una compatibilidad perfecta y una implementación más segura en el mundo real.

Esta semana en Robora nos enfocamos principalmente en el desarrollo. Nuestro trabajo se centró en mejorar las herramientas centrales que impulsan la plataforma, desde la gestión de modelos y el ajuste de capacidades hasta el mapeo 3D y la visión por computadora. También ampliamos nuestra red uniéndonos a nuevas iniciativas de IA del mundo real y seguimos trabajando para conectar la investigación con aplicaciones prácticas de robótica. Estas son las actualizaciones clave: - Se publicó una actualización de desarrollo de Robora, compartiendo el progreso en toda la plataforma: se agregó la gestión de pesos de modelos con la integración de Hugging Face, se creó una herramienta CLI temprana para desarrolladores, se estableció el plan para el SDK de ajuste fino con aprendizaje de imitación y RLHF en PyBullet, y se comenzó a trabajar en un SDK de mapeo 3D para generar entornos del mundo real. - Robora se unió a Real World AI Foundry, una iniciativa global liderada por @iotex_io junto con socios como Vodafone, Filecoin y Theta. Esta colaboración ayuda a crear estándares y marcos abiertos para la IA del mundo real y respalda nuestra misión de conectar sistemas físicos con agentes inteligentes. - Publicamos nuestro resumen mensual de septiembre, destacando las últimas actualizaciones de desarrollo y brindando una descripción general de hacia dónde se dirige la plataforma. - Anunciamos que nuestra colaboración con universidades en el Módulo de Visión de Robora está a punto de completarse. Este sistema de visión por computadora de código abierto brinda a los robots la capacidad de ver y comprender el mundo en tiempo real y pronto se presentará junto con los investigadores y socios que contribuyeron.