El marco ABot aborda la carencia en el sector de un sistema completo y de autoevolución para mejorar las capacidades de los robots, según Amap.

La división de cartografía de Alibaba Group Holding ha presentado una actualización de lo que denomina el primer marco tecnológico del mundo que unifica los «pies, manos, cerebro, nervios centrales y nervios motores» de un robot en un único sistema.

El sistema ABot de Amap representa el paso más reciente en la carrera de las empresas tecnológicas chinas por aprovechar los modelos de inteligencia artificial para dotar a los robots de mayores capacidades. Esta iniciativa, conocida como «inteligencia encarnada» (*embodied intelligence*), busca equipar a las máquinas con el «cerebro» y los demás elementos necesarios para desplazarse y realizar tareas en entornos físicos complejos.

Mediante la colaboración de cinco nuevos modelos fundamentales de IA especializados, ABot pretende solucionar un problema sistémico del sector, según Amap: la falta de un sistema completo y capaz de evolucionar por sí mismo.

«Durante mucho tiempo, el sector se ha centrado en avances en modelos individuales —mejores modelos de navegación, modelos operativos más potentes y modelos de razonamiento más inteligentes—, pero estos modelos funcionan de forma independiente, sin compartir datos ni experiencias», señaló la empresa el miércoles en una publicación en redes sociales.

Con sus cinco modelos —ABot-N1, ABot-M0.5, ABot-ER, ABot-AgentOS y ABot-C0— trabajando de forma coordinada, el sistema de Amap busca romper esos compartimentos estancos, según la compañía.

El modelo ABot-N1 emplea un enfoque de «ojos que guían los pies», lo que permite al robot gestionar la navegación autónoma a escala urbana con una tasa de éxito del 92,9% en exteriores, utilizando únicamente cámaras estándar y redes viarias básicas; según Amap, esto elimina la necesidad de costosos mapas de alta definición. Por su parte, el ABot-M0.5 permitió a una máquina «utilizar manos y pies simultáneamente», separando las funciones de desplazamiento de las tareas de manipulación, de modo que el robot pudiera agarrar objetos con fluidez mientras caminaba, según informó la empresa.