Expertos en la WAIC analizan los cuellos de botella que impiden que la IA corporeizada mejore las interacciones de los robots en el mundo real.

Las empresas chinas de robótica carecen tanto de datos suficientes como de un buen «cerebro» para mejorar la interacción de sus productos con el mundo físico, según expertos del sector presentes en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC), que concluyó el lunes en Shanghái.

El desafío más crítico para la industria de la IA corporeizada (“embodied AI”) es «vincular el hardware, los datos, los modelos y los escenarios del mundo real en un sistema iterativo de ciclo cerrado», afirmó Wang Xiaogang, cofundador de SenseTime y presidente de Ace Robotics —su filial dedicada a la robótica—, en una entrevista con el “South China Morning Post” el sábado.

Actualmente, se recopila una enorme cantidad de datos de entrenamiento a partir de demostraciones humanas. Sin embargo, para que esos datos se traduzcan eficazmente en mejores sistemas de IA corporeizada, el diseño del hardware de los robots debe optimizarse conjuntamente con los métodos de recopilación de datos y la estructura física, señaló Wang.

Añadió que el despliegue de robots en escenarios del mundo real —donde se originan los datos— sigue siendo demasiado limitado.

«La cuestión clave es cómo desbloquear estos escenarios y replicarlos a gran escala», afirmó.

La cantidad de datos multimodales disponibles sobre el mundo físico dista mucho de ser adecuada en comparación con la utilizada en los grandes modelos de lenguaje, según Yao Maoqing, socio y vicepresidente sénior de AgiBot, fabricante de robots humanoides con sede en Shanghái. Esto genera uno de los cuellos de botella en el entrenamiento actual de los llamados «modelos del mundo» (“world models”), de los que se espera que permitan a los robots humanoides de próxima generación modelar su entorno y desplazarse por él, explicó.