Una sola demostración bastó: Generalist logró 200 millones de dólares más para su nuevo método de entrenamiento de robots

Generalist recibió casi $200 millones de dólares en nuevas inversiones y ahora está valorada en $3.000 millones de dólares. Con la ronda de junio la startup ya ha recaudado $600 millones. Los inversores apuestan por una tecnología que debe enseñar a los robots a aprender nuevas acciones más rápido y depender menos de una larga configuración para cada tarea.

Apenas unos días antes del anuncio de la financiación, Generalist presentó el modelo GEN-1.5. La compañía afirma que basta con una demostración de entre 3 y 12 segundos para que el robot intente repetir lo mostrado sin entrenamiento adicional. En pruebas con diez tareas cortas la tasa media de éxito alcanzó el 59%, por lo que todavía queda lejos lograr robots universales sin errores.

El mecanismo recuerda al aprendizaje por demostración. En el contexto de GEN-1.5 se coloca un ejemplo breve de movimiento, tras lo cual el modelo dirige al robot y reproduce la acción. En experimentos concretos una persona mostraba la tarea con sus propias manos delante de las cámaras y la máquina la repetía por sí sola. El modelo también pudo combinar dos habilidades separadas en una sola secuencia y transferir una demostración desde la simulación al mundo real.

Generalist va más allá de la simple imitación. La anterior GEN-1 se entrenó con más de 500.000 horas de interacciones físicas con aproximadamente 9.000 variantes de agarres y herramientas. Los desarrolladores quieren crear un "cerebro" unificado capaz de trabajar con distintos robots y manos mecánicas, para que con cada nueva configuración no sea necesario crear la inteligencia prácticamente desde cero.

El sentido práctico de este enfoque consiste en un aprendizaje más sencillo de las máquinas para nuevas operaciones. En lugar de una preparación prolongada para cada tarea, el robot podría recibir varios ejemplos físicos y adaptarse a una nueva herramienta o entorno. Generalist planea aplicar esta inteligencia en robots para fábricas, almacenes, laboratorios, restaurantes, granjas y hogares.

Sin embargo, las demostraciones actuales de GEN-1.5 consisten en acciones cortas y comparativamente sencillas, y el aprendizaje a partir de una sola demostración no funciona siempre. Los inversores ya esperan su propio "momento ChatGPT" para la robótica, cuando una sola máquina no necesite un entrenamiento separado para cada operación, pero la creación de modelos verdaderamente universales puede tardar todavía varios años.