NRN Agents ha anunciado el lanzamiento de una nueva integración robótica a través de su NRN Agent SDK, que incluye un marco completo de Sim-to-Real y la introducción de los Deportes Robóticos. Esta iniciativa está diseñada para servir como un medio competitivo para acelerar la investigación en inteligencia artificial general (AGI) al enfatizar la IA encarnada. A diferencia de los modelos entrenados únicamente con texto o datos estáticos, los sistemas de IA encarnada interactúan y aprenden del mundo físico, lo que introduce un conjunto distinto de desafíos y oportunidades.

IA encarnada

A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que operan con conjuntos de datos estáticos recopilados de internet, la robótica requiere un paradigma diferente. Los sistemas de IA encarnada deben adaptarse en tiempo real, interactuando con entornos impredecibles y respondiendo a estímulos físicos complejos. Estos sistemas son dinámicos por naturaleza y no pueden depender de una recolección de datos única o de un solo proceso de entrenamiento offline. Variables del mundo físico como la temperatura, las condiciones de la superficie y el desgaste mecánico requieren que los robots aprendan y se ajusten continuamente. Esta necesidad de aprendizaje en tiempo real sitúa a la IA encarnada a la vanguardia del impulso hacia la AGI.

NRN Agents revela deportes robóticos para avanzar en AGI

Abordando las brechas de datos y el aprendizaje en el mundo real

Un obstáculo crítico en la robótica es la escasez de datos diversos y escalables. Si bien los entornos simulados pueden ayudar, no pueden replicar completamente la complejidad del mundo físico. Para cerrar esta brecha, NRN está desarrollando pipelines Sim-to-Real de alta fidelidad que permiten a los robots entrenados en entornos virtuales operar eficazmente en condiciones del mundo real. La recopilación de datos del mundo real, que incluye captura de video, seguimiento de movimiento y teleoperación, complementa aún más el entrenamiento basado en simulación al ofrecer diversos escenarios que enriquecen el proceso de aprendizaje.

Además, innovaciones arquitectónicas como el aprendizaje por transferencia ayudan a los sistemas robóticos a aplicar el conocimiento aprendido en un dominio a otro. Esto reduce la necesidad de reentrenamiento y permite una adaptación más rápida. La plataforma de NRN también incorpora bucles de aprendizaje continuo, donde los robots pueden aprender incrementalmente de experiencias del mundo real y retener el conocimiento adquirido previamente. Este enfoque ayuda a reducir los requisitos de datos y permite sistemas robóticos más receptivos y escalables.

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Una plataforma construida para la investigación robótica escalable

NRN Agents ha construido una plataforma destinada a transformar el aprendizaje robótico de un proceso estático a un sistema en continua evolución. El NRN Agent SDK incorpora varios componentes centrales que contribuyen a este objetivo. El SDK incluye una experiencia basada en navegador que permite a los usuarios recopilar datos robóticos a través de una interfaz similar a un videojuego. Este enfoque gamificado no requiere instalación ni experiencia técnica, lo que permite a los usuarios controlar intuitivamente robots simulados desde sus navegadores. Los datos generados a partir de esta interacción se alimentan directamente a los pipelines de entrenamiento de NRN, haciéndolos accesibles para una participación más amplia en la investigación.

La plataforma también incluye un sistema de crowdsourcing para recopilar datos estructurados de comportamiento humano. Utilizando un modelo de incentivos basado en web3, los colaboradores pueden enviar demostraciones de comportamiento, que luego se evalúan en función de su valor y singularidad. Este sistema no solo aumenta la diversidad del conjunto de datos, sino que también garantiza la calidad de los datos a través de la atribución algorítmica.

El marco de aprendizaje continuo en el NRN SDK apoya aún más la adaptabilidad. Los robots pueden actualizar su comportamiento a través de bucles de retroalimentación sim-to-real-to-sim, respondiendo a los cambios en sus entornos mientras mantienen el rendimiento. El procesamiento ligero en el borde y los mecanismos de actualización eficientes ayudan a garantizar que los comportamientos se mantengan alineados con las realidades físicas, incluso cuando las condiciones del hardware varían.

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De AI Arena a los Deportes Robóticos

La base de NRN Agents en el desarrollo de IA comenzó con AI Arena, una plataforma competitiva donde los agentes de IA virtuales aprendían a través de la imitación y el aprendizaje por refuerzo. La transición de AI Arena a los Deportes Robóticos representa una progresión lógica, llevando los principios del aprendizaje adaptativo basado en juegos al dominio físico. En este nuevo contexto, los Deportes Robóticos sirven como entornos de prueba del mundo real para la IA encarnada, impulsando a los sistemas a lidiar con la imprevisibilidad, las limitaciones físicas y los casos extremos que son difíciles de replicar en simulaciones virtuales.

Estos escenarios competitivos pueden incluir carreras robóticas, atletismo y combate, destacando el aprendizaje en tiempo real y la adaptabilidad. Los Deportes Robóticos no son solo exhibiciones de rendimiento; son entornos de investigación donde los sistemas de IA encarnada pueden ser probados, mejorados y comparados con desafíos del mundo real.

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El impacto de la robótica en la investigación de AGI

NRN posiciona los Deportes Robóticos como un componente crítico en la búsqueda más amplia de AGI. La plataforma avanza la investigación a través de arquitecturas de IA modulares que escalan en plataformas de hardware, datos de comportamiento obtenidos de una amplia gama de usuarios humanos, sistemas de aprendizaje por transferencia que reducen el tiempo de entrenamiento y bucles de aprendizaje continuo que mejoran la adaptabilidad a largo plazo. Estos elementos combinados crean un entorno donde la IA puede evolucionar en respuesta a entradas físicas, progresando hacia sistemas que son tanto inteligentes como capaces de interacción física.

Hoja de ruta y desarrollo futuro de NRN

NRN Agents está implementando su hoja de ruta en dos fases principales. La primera fase se centra en validar conceptos centrales utilizando un sistema de brazo robótico denominado RME-1. Las demostraciones iniciales incluyen manipulación de objetos, control motor fino y desafíos físicos simples. Estas implementaciones tempranas están diseñadas para confirmar la robustez de los sistemas de recopilación de datos y aprendizaje continuo de NRN.

La segunda fase tiene como objetivo expandir las capacidades del sistema a Deportes Robóticos a gran escala. Esto incluirá formatos competitivos como combate robótico humanoide, carreras de drones y competiciones atléticas que enfatizan la adaptación al terreno y la precisión del control. Estas aplicaciones servirán como puntos de referencia prácticos para evaluar el progreso de la AGI en sistemas encarnados.

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Impulsando la IA hacia la frontera física

Si bien la IA ha logrado avances sustanciales en dominios como el procesamiento de texto, imágenes y video, estos son en gran medida entornos estructurados. La robótica, por el contrario, introduce la imprevisibilidad y requiere el compromiso con el mundo físico. Esto convierte a la robótica en un campo de pruebas vital para la AGI, donde los sistemas deben demostrar no solo inteligencia computacional, sino también competencia física y adaptabilidad en tiempo real.

A través de su trabajo en Deportes Robóticos e IA encarnada, NRN Agents está construyendo la infraestructura necesaria para probar y mejorar los sistemas de IA de propósito general. Al combinar la recopilación de datos impulsada por la comunidad, el aprendizaje adaptativo y la validación en el mundo real, NRN está contribuyendo a una comprensión más completa de lo que se necesitará para lograr la AGI. Para aquellos interesados en seguir el progreso de NRN, hay más información disponible en el Whitepaper de Robótica de NRN.