Investigadores europeos lanzan cerebro robótico abierto SPEAR-1

SPEAR-1 es un modelo de inteligencia artificial de código abierto desarrollado por el Instituto INSAIT de Bulgaria. Actúa como cerebro para robots industriales, mejorando su capacidad de manipulación objetos. El sistema incorpora datos 3D en su entrenamiento, lo que le da una comprensión mejorada del espacio físico.

Avance en robótica de código abierto

El modelo SPEAR-1 fue creado por investigadores del Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology (INSAIT). Martin Vechev, científico de INSAIT y ETH Zurich, afirma que los modelos de peso abierto son cruciales para avanzar en la IA incorporada. El lanzamiento permitirá a otros investigadores y startups experimentar con hardware más inteligente para fábricas y almacenes.

Ventaja de la percepción tridimensional

SPEAR-1 se diferencia de otros modelos al incorporar datos 3D en su entrenamiento. Esto resuelve el desajuste entre el espacio tridimensional donde opera el robot y el conocimiento bidimensional de los modelos de visión convencionales. El enfoque mejora la comprensión del movimiento de objetos en el espacio físico.

Rendimiento comparable a modelos comerciales

En pruebas con el benchmark RoboArena, SPEAR-1 muestra capacidades similares a modelos comerciales. El sistema puede realizar tareas como exprimir una botella de ketchup, cerrar un cajón o engrapar papeles. Su rendimiento es cercano al modelo Pi-0.5 de Physical Intelligence, startup valorada en miles de millones.

Carrera por la inteligencia robótica

La competencia para desarrollar robots más inteligentes incluye startups bien financiadas como Skild, Generalist y Physical Intelligence. El sector combina modelos cerrados de compañías como OpenAI y Google con variantes abiertas como Llama y DeepSeek. Karl Pertsch de Physical Intelligence reconoce el rápido avance mostrado por SPEAR-1.

Antecedentes del desarrollo robótico

La inteligencia robótica aún está en etapas iniciales. Los modelos actuales necesitan reentrenamiento completo cuando cambia el brazo robótico, el objeto o el entorno. Los investigadores esperan que grandes volúmenes de datos y computación produzcan modelos con capacidades generales similares a los modelos de lenguaje.

Futuro de la adaptación robótica

Los modelos generales podrían permitir a robots humanoides operar en entornos complejos y desconocidos. Esta evolución dependerá de una comprensión general de cómo funciona el mundo físico. El progreso actual muestra que logros que no eran posibles hace un año ahora son realidad.