La robótica de Google DeepMind se centra en robots de uso general, IA generativa y WiFi de oficina

by tiempoantenacom

Google’s DeepMind Introduces Open X-Embodiment⁣ Database for Robotics Research

A team of researchers from Google’s DeepMind recently unveiled​ Open⁢ X-Embodiment, a robotic functionality database⁤ created in collaboration with‍ 33 research institutes. This new system is being compared to ImageNet, a historic database that has ⁢revolutionized computer vision ⁣research since its founding in ‍2009 and now houses over ⁢14 million images.

The researchers behind ‍Open X-Embodiment believe that this ⁤database has the potential to advance robotics research in the‍ same way that ImageNet has propelled computer vision research. By building ⁢a dataset of diverse robot demonstrations, they aim ⁤to train a⁢ generalist​ model capable of controlling various types of robots, following‍ different instructions, reasoning about complex tasks, and effectively generalizing its ‌knowledge.

At the ⁣time of its ​announcement, Open X-Embodiment already contained over ⁤500 skills and 150,000 tasks collected from 22 robot incarnations. While these numbers may not match those of ImageNet, it is a‌ promising start. DeepMind then trained ​its RT-1-X model with this data and used it to train robots in other laboratories, achieving a 50% success rate compared to the internal methods developed by the teams.

The field of robotics is currently experiencing an exciting period ⁣of⁤ growth and learning. Many teams are approaching the problem from different angles, and their effectiveness is continually⁤ improving. While custom-made robots still dominate the field, it‌ seems that‌ a world where general-purpose ⁢robots are a possibility is within reach.

Simulation and ⁤AI, including generative AI, will undoubtedly play a significant⁢ role in achieving this goal. Some companies may have focused on building hardware for general tasks prematurely, but in a few years, who knows what advancements ​will have been made?

Interview with ​Vincent Vanhoucke, Head of Robotics at Google DeepMind

Vincent Vanhoucke, the ⁢newly‍ appointed Head⁣ of Robotics at Google DeepMind, has been a key figure in the company for over ⁣16 years. Previously serving as a Distinguished Scientist at Google AI Robotics,⁣ he ⁢is the ideal person to discuss Google’s​ robotic ambitions and how they have ⁢reached this point.

When asked⁤ about the development of the robotics team at DeepMind, Vanhoucke explained that ⁣he was originally part of Google Research and only recently merged with⁤ DeepMind’s efforts.​ The decision⁢ to focus on ‌robotics stemmed from the realization that perception technology was⁢ rapidly advancing, with computer vision ⁤and audio processing reaching almost human levels. ​This led to the⁢ belief that real-world robotics would soon become a viable possibility. Vanhoucke’s background in general artificial intelligence, computer vision, and​ speech recognition made him recognize the potential of robotics as the next stage of their research.

Image Credits: Google

Looking Towards the Future

The introduction of Open X-Embodiment marks a significant milestone in robotics research, with the potential to drive advancements in the field. As perception technology continues to improve, the possibility of general-purpose robots operating in real-world environments becomes increasingly feasible. With the combination of simulation and AI, the future of ⁤robotics looks promising.

As Vincent Vanhoucke takes on his new‍ role at Google DeepMind, his expertise and experience will undoubtedly contribute to the further development of robotics research and ⁢the​ realization of Google’s ambitious goals.

Google’s Robotic Team: A Journey into General AI and ⁣Robotics

Google’s⁢ involvement in robotics goes back a long way, with Alphabet making significant acquisitions in⁢ the field, including Boston Dynamics, among others, a decade ago. Many individuals from these companies have become part of Google’s existing robotics ⁢team.

A significant fraction of the team emerged from these acquisitions. While I was not directly involved in robotics at that time, focusing on computer vision and speech recognition, we still have many of those talented individuals. Over time, we​ realized that the challenges in robotics were closely tied to the broader problem of general AI. Solving the intelligence aspect became the key factor for meaningful progress in real-world robotics. Consequently, we shifted our efforts towards addressing ​perception, understanding, and control within the context of general AI,‌ which became⁣ the fundamental problem to solve.

Collaboration and the Birth of Robotics

Everyday Robots, a team we had been⁣ collaborating with for seven years, played a crucial role in our exploration of ⁤robotics. In fact, it ⁣was a skunkworks project with Everyday Robots that sparked our interest in ​robotics. They ​had several discontinued robotic arms lying around, and ‌we thought it would be ⁢fun to bring them together in a room and teach them⁤ how to grasp objects. At that time, the idea of using machine learning and perception as a means of controlling robotic grasping ‌had not been explored. When the arms succeeded, we rewarded them, and ⁤when they failed, we gave them feedback.

For⁤ the first time,⁢ we used machine ​learning‌ to solve the problem of general understanding,⁤ which was a groundbreaking moment. This collaboration with Everyday‍ Robots led us to focus on using machine learning as a way to control robots. It also sparked our interest in robotics as a fascinating problem to apply deep learning techniques, which had⁣ proven successful in other areas of AI research.

DeepMind embodies AI

Image Credits: ‍DeepMind

The Integration of Everyday Robots

A fraction of the Everyday Robots ⁣team was absorbed ⁣by our team. We inherited their robots and continue to develop​ the technology they pioneered. However, our focus has shifted more towards the intelligence aspect rather than the ‍physical construction of robots.

Collaboration and Resource Sharing

Our decision to move to Alphabet X’s offices was primarily pragmatic. They offer excellent Wi-Fi, power supply, and ample space. Additionally, they have great coffee, which was ⁣a significant ‌factor in our decision-making process. There is no hidden agenda behind our move; we simply enjoy working ‍closely with the rest of Alphabet X. We believe there are many synergies to be ​explored,‍ especially with⁤ talented robotic teams working on various projects. We ‍have ⁤collaborations with Intrinsic, which we actively foster.⁤ Being here makes perfect sense‍ for us, ‍and the building itself is beautiful.

The Overlap with Intrinsic

It ⁤is interesting to see how⁣ robotics ​has evolved, becoming highly personalized and​ acquiring a distinct set of knowledge ⁤and skills. Our journey aims to make general-purpose robotics a reality, whether in industrial or domestic settings. The underlying principles, driven by a strong AI core, are remarkably similar. There is indeed some overlap with Intrinsic, particularly in terms​ of their platform, which includes ⁤features like ​no-code robotics and robotic learning. These areas intersect with general and generative AI.

As the field of robotics continues to advance, ⁣the collaboration between teams ⁣and the exchange of resources become increasingly important. Google’s robotics team, born out of a shared vision and collaboration with Everyday Robots, is now pushing the boundaries of general AI and ‍robotics, ‌with a focus ‌on intelligence and the application of machine learning techniques.

Explorando los⁣ límites de la robótica de propósito general

En el​ mundo‌ de la robótica, estamos constantemente buscando ​formas de ampliar nuestras capacidades y explorar nuevos horizontes. La idea de la robótica de propósito general ​ha despertado un gran interés ‌y emoción en la comunidad científica. Pero, ¿qué tan cerca estamos realmente de lograr este objetivo?

Definiendo la ​robótica de propósito general

Antes de adentrarnos en el tema, es​ importante entender qué significa​ exactamente la ​robótica de propósito general. En‍ lugar ‍de centrarnos en robots especializados para tareas específicas, estamos buscando métodos que ‍puedan aplicarse‍ a una amplia gama de robots, desde industriales hasta domésticos. La idea es tener la capacidad de adaptar rápidamente estos robots a problemas específicos, en lugar de depender‍ de una única encarnación de propósito general que pueda hacerlo todo por nosotros.

La‌ pregunta de si algún⁣ día⁣ tendremos robots de propósito general es un tema que ​ha generado muchas hipótesis y debates. Hasta ahora, hemos⁣ tenido más éxito con robots⁤ personalizados, ya que‌ la tecnología aún no ha alcanzado el nivel necesario para desarrollar robots de uso generalizado. Sin⁤ embargo, estamos ⁤viendo avances prometedores en enfoques más generales que no dependen de una única encarnación específica.

La‍ IA generativa y⁢ su‍ papel en la robótica

Uno de los aspectos ‌clave que impulsará la robótica de propósito general es la inteligencia ​artificial generativa. Los modelos de lenguaje‌ han demostrado ser una herramienta poderosa en este‌ campo, ya que no se trata solo de comprender el lenguaje, sino de razonar⁢ y‌ comprender el mundo que nos rodea. Estos modelos tienen conocimientos de sentido común que les permiten tomar decisiones lógicas y encontrar soluciones​ a problemas cotidianos.

La aplicación de este razonamiento de sentido común a la planificación y las interacciones de los robots es fundamental para avanzar en‌ el campo‍ de la ⁤robótica. Estamos viendo cómo estos modelos⁣ de lenguaje pueden ser utilizados para mejorar⁣ la ⁢percepción de los robots, su capacidad de manipulación y su interacción⁤ con los humanos.

La importancia ​de la simulación en la ⁢recopilación de datos

La simulación⁢ juega un papel crucial en la recopilación de datos para ⁢el análisis en ​robótica. Sin embargo, existe un‌ desafío importante ​en ⁤cerrar la⁣ brecha entre la simulación y la realidad. Las ⁣simulaciones son solo una aproximación de la realidad y es necesario garantizar que sean precisas ⁣y reflejen fielmente el mundo real.

Es en‌ este punto donde la IA⁤ generativa está dejando su huella. En ​lugar de depender únicamente de simuladores ⁣físicos, podemos utilizar modelos generativos para generar imágenes ‍y activos que representen⁢ la realidad. Esto ⁤no solo simplifica ​el proceso, sino que también nos permite imaginar y generar futuros posibles.

En resumen, la robótica de⁢ propósito general es un campo emocionante y en constante evolución. A ‌medida⁣ que avanzamos ⁢en la comprensión de la IA generativa y mejoramos nuestras⁢ capacidades de ‌simulación, nos acercamos cada vez más a la creación de robots versátiles y adaptables que⁢ puedan enfrentar⁤ una amplia gama de desafíos.

La importancia de la simulación en la planificación del futuro

En un ⁢mundo cada vez más ⁤complejo y cambiante,⁤ la capacidad de prever y planificar el⁤ futuro se ha convertido en una necesidad⁢ para individuos y organizaciones.‌ La simulación se ha ‍convertido en una herramienta invaluable para lograr‌ este⁣ objetivo, permitiendo⁤ a las personas probar diferentes escenarios y evaluar sus posibles consecuencias antes de tomar decisiones importantes.

La simulación como sueño ​del robot

Imagínese poder probar cualquier acción o decisión antes de llevarla a cabo en el mundo⁤ real. Eso es precisamente lo que ofrece la simulación. Utilizando modelos generativos, esta ‍tecnología permite a los usuarios crear entornos virtuales donde ​pueden experimentar ‍y evaluar diferentes opciones sin correr riesgos.

La⁢ simulación se asemeja‍ al sueño del robot, donde las máquinas pueden aprender y​ mejorar a través de la práctica virtual. Al utilizar modelos generativos, la simulación permite a los usuarios explorar diferentes escenarios y evaluar sus resultados sin tener que enfrentarse a las consecuencias reales.

La simulación ⁣como herramienta de planificación

La simulación no solo es útil para probar diferentes acciones y decisiones, sino que también puede ser una herramienta⁢ poderosa para la planificación a largo plazo. Al‌ simular diferentes escenarios futuros, las personas y ​las organizaciones pueden identificar posibles desafíos ​y oportunidades, y diseñar estrategias para enfrentarlos de manera efectiva.

La simulación permite a los usuarios explorar diferentes variables y‍ factores que pueden influir en el futuro, como​ cambios en el mercado,‌ fluctuaciones económicas o avances tecnológicos. Al⁢ tener en cuenta estos elementos, las personas pueden tomar decisiones más informadas y anticiparse a posibles obstáculos.

Beneficios de la ‍simulación en la planificación del futuro

La simulación ofrece una serie de beneficios para aquellos que buscan planificar el futuro de manera efectiva. Algunos de estos beneficios incluyen:

  • Reducción de riesgos: ⁤Al simular diferentes escenarios,⁤ las personas pueden identificar posibles ⁣riesgos y tomar ⁤medidas para mitigarlos antes de que ‌ocurran en ‌la realidad.
  • Optimización de‌ recursos: La simulación permite a las organizaciones evaluar diferentes estrategias y asignar recursos de manera⁣ más eficiente, maximizando su impacto.
  • Mejora de la toma de decisiones: Al tener la capacidad de probar diferentes​ opciones y evaluar sus resultados, las personas pueden tomar⁣ decisiones más informadas y fundamentadas.
  • Anticipación de cambios: La ⁢simulación permite a las personas anticiparse a posibles ​cambios en ⁤el ‌entorno y adaptarse‍ de manera proactiva,​ en lugar ⁤de tener que reaccionar de manera improvisada.

En resumen, la simulación ‍se ha convertido ⁤en una herramienta esencial para aquellos que buscan planificar el futuro ‌de manera efectiva. Al permitir a ‍los usuarios‍ probar diferentes escenarios y evaluar sus posibles consecuencias, la simulación ofrece⁢ una ventaja estratégica ‌en un mundo cada vez más incierto y complejo.

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