En el desarrollo de la robótica, la brecha entre los entornos simulados y el mundo real ha sido un desafío importante. Recientemente, el laboratorio NVIDIA GEAR y el equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollado un nuevo marco, llamado ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), con el objetivo de reducir esta brecha. El sistema ha logrado avances significativos en la reducción del error de movimiento entre la simulación y el movimiento real del robot, consiguiendo disminuir aproximadamente un 53% el error de movimiento, en comparación con los métodos existentes.

La startup noruega 1X Technologies ha anunciado recientemente un importante avance en el desarrollo de modelos de mundo basados en inteligencia artificial para robots. En pocas palabras, estos modelos son como campos de pruebas virtuales para robots, permitiendo que se prueben y mejoren en una variedad de situaciones sin necesidad de pruebas físicas reales. 1X cree que esta es la clave para resolver el 'problema de los robots', es decir, cómo evaluar de forma fiable a los robots entrenados para múltiples tareas en entornos cambiantes. Por ejemplo, una máquina que...