La navegación de robots ha alcanzado un nuevo nivel con la introducción de Gemini 1.5 Pro de Google DeepMind. Esta tecnología avanzada permite a los robots comprender y navegar en entornos complejos basándose en instrucciones humanas detalladas. Imagina un futuro donde los robots no solo siguen órdenes simples, sino que entienden contextos complejos y responden de manera precisa.

En este artículo, exploraremos cómo Gemini 1.5 Pro está revolucionando la interacción humano-robot y abriendo nuevas posibilidades en diversas industrias.

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Gemini 1.5 Pro y su Capacidad de Contexto

Gemini 1.5 Pro es una tecnología avanzada que maneja grandes ventanas de contexto, permitiendo a los robots comprender y navegar en entornos complejos a partir de instrucciones humanas. Esta capacidad es fundamental para mejorar la interacción entre humanos y robots.

Sistema Mobility VLA

El sistema Mobility VLA de DeepMind combina el contexto de 1 millón de tokens de Gemini con representaciones espaciales tipo mapa. Este enfoque crea marcos de navegación robustos y precisos.

Introducción a MINT

La tarea MINT (Navegación de Instrucciones Multimodales con Tours de demostración) es clave para entender cómo los robots pueden seguir instrucciones multimodales utilizando videos de demostración del entorno.

Google DeepMind

Uso de VLMs de Contexto Largo

Los Modelos de Visión y Lenguaje (VLMs) de contexto largo permiten a los robots comprender instrucciones multimodales y el entorno. Estos modelos son esenciales para interpretar y ejecutar comandos complejos.

Política Jerárquica de Navegación

Mobility VLA implementa una política jerárquica de navegación con componentes de alto y bajo nivel. La política de alto nivel utiliza VLMs para identificar el objetivo en un video de demostración, mientras que la política de bajo nivel usa un gráfico topológico para generar acciones específicas del robot.

Construcción de Gráficos Topológicos

Los gráficos topológicos se construyen a partir de videos de demostración utilizando técnicas como COLMAP. Estos gráficos proporcionan una representación simplificada del entorno, permitiendo una navegación eficiente.

Evaluación en Entornos Reales

Mobility VLA ha sido evaluado en un entorno real de 836 m², demostrando altas tasas de éxito en tareas de navegación con instrucciones que requieren razonamiento y entrada multimodal.

Instrucciones Multimodales

Los robots pueden responder a instrucciones multimodales, que incluyen bocetos de mapas, solicitudes de audio y señales visuales como una caja de juguetes. Esta capacidad les permite interpretar y ejecutar una variedad de comandos complejos.

Comandos en Lenguaje Natural

El sistema permite comandos en lenguaje natural, como «llévame a un lugar para dibujar cosas». Los robots pueden entender y llevar a los usuarios a ubicaciones adecuadas, demostrando una comprensión avanzada del entorno y las instrucciones.

Proceso de Entrenamiento de los Robots

Los robots reciben un tour en video del entorno, donde se destacan verbalmente las ubicaciones clave. Luego, construyen un gráfico del espacio utilizando fotogramas de video. Este proceso les permite tener una representación detallada del entorno.

Aplicaciones Futuras

Esta tecnología tiene el potencial de integrarse en aplicaciones futuras, como asistentes de voz avanzados y robots de servicio. La capacidad de los robots para ver, escuchar y pensar abre nuevas posibilidades en diversos campos.

Importancia de la Investigación

La investigación de DeepMind es crucial para el avance de la robótica y la inteligencia artificial. Equipar a los robots con capacidades multimodales y ventanas de contexto masivas permitirá casos de uso innovadores y mejorará la interacción humano-robot.

Desafíos y Limitaciones

Aunque la tecnología es prometedora, existen desafíos y limitaciones. Es importante considerar las opiniones de expertos y analizar los posibles obstáculos en la implementación de estas tecnologías.

Una Idea a No Olvidar

La investigación de Google DeepMind con Gemini 1.5 Pro está allanando el camino hacia un futuro donde los robots pueden entender y navegar en entornos complejos. Esta tecnología promete transformar la interacción humano-robot y abrir nuevas posibilidades en múltiples industrias.

Para más detalles, puedes consultar el paper de investigación. También te invitamos a explorar nuestra sección especializada en los últimos avances de la inteligencia artificial aplicada a la robótica.