Boston Dynamics y Toyota Research Institute (TRI) revelaron hoy un importante progreso en la investigación de robótica e inteligencia artificial: la integración de un Modelo de Comportamiento Grande (LBM) en el robot humanoide Atlas.
En un video difundido por ambas organizaciones, Atlas demuestra una secuencia extensa de tareas que combinan locomoción y manipulación de objetos, desde caminar y agacharse hasta levantar, empaquetar y organizar cajas. Durante las pruebas, los investigadores añadieron imprevistos —como cerrar tapas o deslizar objetos en el suelo— que obligaron al humanoide a autoajustar su ejecución en tiempo real.
A diferencia de los enfoques tradicionales, donde el control de la marcha y la manipulación se gestionaban por separado, el LBM dirige de forma unificada brazos, piernas y equilibrio. Esto permite un nivel de coordinación más cercano al de un humano y amplía el rango de acciones que el robot puede realizar sin necesidad de programación manual.
Este avance se enmarca en la colaboración iniciada en octubre de 2024 entre Boston Dynamics y TRI, cuyo objetivo es acelerar el desarrollo de robots inteligentes de propósito general.
“Entrenar una sola red neuronal para múltiples tareas de manipulación permitirá una mejor generalización. Robots como Atlas son ideales para este enfoque porque combinan precisión, destreza y fuerza de cuerpo completo”, señaló Scott Kuindersma, vicepresidente de Investigación Robótica en Boston Dynamics.
“Los Modelos de Comportamiento a Gran Escala cambian por completo el paradigma. Con cada iteración, requieren menos demostraciones humanas para lograr comportamientos más robustos”, añadió Russ Tedrake, vicepresidente sénior de Modelos de Comportamiento a Gran Escala en TRI.
El proyecto, codirigido por Kuindersma y Tedrake, busca responder preguntas clave sobre la aplicación de modelos de gran tamaño al control integral de robots humanoides, incluyendo la manipulación avanzada y los comportamientos dinámicos.
Con este avance, Boston Dynamics y TRI dan un paso significativo hacia la creación de robots de propósito general capaces de adaptarse a entornos reales y realizar múltiples tareas sin programación manual, un campo que podría redefinir la interacción entre humanos y máquinas en los próximos años.
