Génesis entrena robots 430 mil veces más rápido con simulaciones - NTX 393
Soriana y FAZT crearán red de carga ultra rápida, el IFT subastará espectro 5G y un nuevo modelo de simulación entrena robots a velocidades increíbles
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En México, Organización Soriana hizo un acuerdo con FAZT para así ofrecer la que se espera sea la red de estaciones de carga ultra rápida para vehículos eléctricos más grande del país. Con el acuerdo se busca establecer más de mil estaciones para el 2030, con las primeras siete operando en el primer bimestre de 2025, y llegando a 50 en el mismo. Las estaciones se establecerán en la Ciudad de México, Nuevo Léon, Jalisco y el Estado de México. De acuerdo a datos de la Asociación Mexicana de Movilidad Eléctrica, actualmente se cuentan con 1,00o puntos públicos y semipúblicos de carga rápida en el territorio nacional.
El Instituto Federal de Telecomunicaciones lanzará en enero la Convocatoria y Bases de Licitación IFT-12 para subastar el espectro para desarrollo de 5G y fortalecimiento de la cobertura de 4G en México. Los operadores podrán manifestar su interés hasta el 27 del mismo mes. En la subasta se colocarán 2,223 bloques de espectro de las bandas de 600, 800 y 1,500 MHz, así como de 2.1, 1.9 y 2.5 GHz en las bandas AWS y PCS. La subasta se hará en tres fases, limitando el porcentaje de espectro que se pueda adquirir, buscando la distribución del mismo.
En España, LaLiga consiguió el apoyo de los jueces para poder identificar a travéz de su IP a usuarios que consuman streamings piratas a traves de servicios como AceStream. Entre los operadores a los que se les pide compartan los datos de Ips detectadas se encuentran Vodafone, MasOrange, Digi y Telefónica, y se contempla que las solicitudes abarquen las temporadas de futbol del 2024 y 2025. LaLiga ha estado mandando cartas a usuarios con multas de cerca de 261 euros alegando indeminzación por daños y perjuicios.
En Italia, la Agencia de Protección de Datos multó a OpenAI con 15 millones de euros tras descubrir que la empersa procesaba datos personales de usuarios “para entrenar a ChatGPT sin tener un fundamento legal adecuado”. La investigación además descubrió que OpenAI no tenía un sistema de verificación de edad adecuado para evitar que menores de 13 años fueran expuestas a contenido no apropiado que fuera generado por su IA. El regulador italiano además orednó a OpenAI a lanzar una campaña de sies meses para concientizar al público sobre el funcionammiento de ChatGPT. OpenAI mencionó que esta decisión era “desproporcionada” y planean apelarla.
Un grupo de investigadores representativo de distintas universidades e industrias presentó un nuevo de simulador de física capaz de entrenar robots 430 mil veces más rapido que lo que ocurre en la realidad. El grupo dirigido por el investigador Zhou Xian de la Unviersidad Carnegie Mellon desarrolló el nuevo sistema de simulación informática de código abierto llamado Génesis, en donde los robots hacen tareas en una realidad simulada en donde una hora de tiempo procesado equivale a 10 años en el mundo real. Génesis procesa los cálculos físicos hasta 80 veces más rápido que otros simuladores de robots actuales. Al respecto, el coautor del documetno relacionado con Génesis, Jim Fan, comentó que “Si una IA puede controlar mil robots para hacer un millon de tareas en mil millones de simulaciones distintas, entonces puede que esto “funcione” en el mundo real, que es solo otro punto en el vasto entorno de realidades pusibles”.
Usando simulaciones para entrenamiento
En la película de Interstellar, en el planeta de Miller, debido a su cercanía con un agujero negro masivo, el tiempo transcurría de manera distinta a nuestra realidad. Por cada hora que se pasara en ese planeta, 7 años transcurrían en nuestra realidad. Esto que viene en una película de Nolan sienta un referente interesante al hablar de las capacidades de Génesis.
¿Qué es Génesis? Además de ser el nombre de la secuela de Terminator lanzada en 2015, en nuestra realidad, es un simulador de física diseñado para tener aplicaciones en modelos de robótica e inteligencia artificial aplicada en terrenos físicos. Es una herramienta de uso libre por lo que varios investigadores y desarrolladores han podido aportar y experimentar con sus funciones, y varias de ellas son muy interesantes.
Entre las funciones y aplicaciones de este sistema se encuentra un motor de física universal, con el cual se pueden simular desde fenómenos físicos hasta distintos materiales. Además de esto puede establecer patrones de simulación de funciones robotizadas, cuenta con un sistema de render de imágenes fotorrealistas y un motor de generación de datos que es capaz de transformar las indicaciones recibidas en lenguaje natural en distintos modelos de datos. Todo esto en conjunto ayuda a que su funcionamiento sea muy amigable al usuario.
Gracias al uso de simulación acelerada, una red neuronal de robots virtuales podría pasar el tiempo equivalente a una década de ensayo y error recogiendo objetos, caminando o manipulando herramientas en unas cuantas horas de nuestro mundo real. Siguiendo con las referencias de películas, es similar a la manera en que Neo aprendía Kung Fu cuando le hacían la carga de información a su cerebro, en donde procesaba el entrenamiento para así ser capaz de ejecutar movimientos avanzados que antes no sabía.
El uso de estos modelos de entrenamiento es útil para hacer pruebas antes de hacer las mismas en el terreno real, ya que las pruebas físicas son más caras para ejecución.
La plataforma no es la única, ya que existen distintos modelos como el Isaac Gym desarrollado por Nvidia, aunque Genesis promete hacer los cálculos 80 veces más rápidos a pesar de usar tarjetas gráficas similares.
El equipo de desarrollo también presentó los “mundos dinámicos 4D”, en donde se simula un mundo virtual tridimensional al que se le agregan las dinámicas temporales. En este caso se usa un VLM o un Modelo de Lenguaje de Visión, en donde se crean entornos virtuales completos a partir de descripciones de textos y se usa la infraestructura de simulación de la API de Génesis. Gracias a esto se pueden crear movimientos de cámara, física realista y patrones en movimientos, para después generar videos e información que será utilizada por los robots para ser entrenados.
El desarrollo de Genesis está activo y puede verse en GitHub en donde el equipo acepta ajustes por parte de la comunidad. Utiliza Python tanto para su interface como para sus motores, y debido a su naturaleza no pre prioritaria, cualquier investigador puede utilizar sus simuladores, y el hecho de que utiliza lenguaje natural rompe muchas barreras de implementación que tenían otros sistemas anteriores.
Si quieres saber más sobre otros sistemas desarrollados y usados por comunidades de investigadores, aunque después fueron cerrados por sus inexactitudes, revisa nuestro episodio 251 en donde hablamos de Galáctica.