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SmolVLA de Hugging Face: Modelo de Robótica Accesible

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El mundo de la robótica está experimentando un cambio significativo hacia la accesibilidad, gracias a los recientes avances en modelos de IA de código abierto. El modelo SmolVLA, recientemente lanzado por Hugging Face, es un excelente ejemplo de esta tendencia. Este modelo ligero, con solo 450 millones de parámetros, supera significativamente a modelos más grandes en tareas de robótica, tanto simuladas como en el mundo real. Este es un desarrollo importante, que potencialmente democratiza el acceso a la robótica sofisticada para investigadores y aficionados.

Democratizando la tecnología robótica

Una de las características más notables de SmolVLA es su accesibilidad. A diferencia de muchos modelos de robótica sofisticados que requieren una gran potencia informática, SmolVLA puede ejecutarse en una sola GPU de nivel de consumidor, o incluso en un MacBook. Esto reduce drásticamente la barrera de entrada para individuos y equipos de investigación más pequeños que desean explorar el campo. La dependencia del modelo en hardware asequible se alinea con la iniciativa más amplia de Hugging Face de fomentar un ecosistema de herramientas y software de robótica de bajo costo.

El modelo fue entrenado utilizando datos de los Conjuntos de Datos de la Comunidad LeRobot, un testimonio del compromiso de Hugging Face con el desarrollo colaborativo. Este enfoque de código abierto fomenta las contribuciones de la comunidad y acelera el ritmo de la innovación dentro de la comunidad de robótica.

Inferencia asíncrona para un rendimiento mejorado

SmolVLA incorpora una pila de inferencia asíncrona, permitiendo una separación crucial entre el procesamiento de acciones y el procesamiento de entrada sensorial. Este diseño arquitectónico permite que los robots respondan mucho más rápido en entornos dinámicos, una ventaja significativa para las aplicaciones del mundo real. Las pruebas iniciales ya han mostrado resultados prometedores, con usuarios controlando con éxito brazos robóticos de terceros utilizando SmolVLA. Esto indica la robustez del modelo y su potencial para uso práctico.

Si bien Hugging Face no está solo en este campo emergente, con empresas como Nvidia y K-Scale Labs contribuyendo activamente, SmolVLA representa un avance significativo en la puesta a disposición de herramientas de robótica avanzadas para un público más amplio. La combinación de su eficiencia, asequibilidad y naturaleza de código abierto lo posiciona para desempeñar un papel crucial en la configuración del futuro de la robótica accesible.

Fuente: TechCrunch