Un par de piernas de robot humanoide de 2.500 dólares hechas con piezas impresas en 3D y piezas disponibles en el mercado no van a ganar un maratón todavía. Pero el hardware relativamente económico podría permitir a los investigadores probar y entrenar más fácilmente software robótico impulsado por IA en cuerpos físicos durante experimentos del mundo real.
Nuevos disponibles LeRobot Humanoide El proyecto se origina en la plataforma de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático Hugging Face. La versión completa brinda a los constructores e investigadores de robots acceso a listas de materiales, archivos de componentes imprimibles en 3D, documentación de cableado e instrucciones de ensamblaje físico, pero también incluye software para calibrar y controlar el robot tanto en el cuerpo físico como en simulaciones.
“Si estás buscando el robot humanoide definitivo, este no es el lugar”, escribió. Virgilio Battoingeniero en robótica en Hugging Face, en un publicación de blog escrito junto con otros colegas. “Si está buscando un humanoide que pueda construir, comprender, mejorar, instrumentar, simular y utilizar para experimentos de aprendizaje, este es el robot que estamos intentando construir”.
El equipo de Hugging Face busca “un equilibrio práctico entre asequibilidad, rendimiento mecánico y facilidad de montaje”. El diseño, construido alrededor de componentes imprimibles, hardware disponible en el mercado y actuadores y componentes electrónicos asequibles, significa que la plataforma del robot bípedo se puede reparar y modificar fácilmente para permitir una experimentación y un desarrollo rápidos, en lugar de ser un “prototipo único útil para demostraciones”.
Según Batto y sus colegas, dichos diseños también apuntan a permitir un “bucle de diseño de robot completo” más reproducible en el que los robots diseñados en simulación puedan probarse y validarse en experimentos con el cuerpo físico. A su vez, los datos de pruebas del mundo real pueden ayudar a informar y mejorar las simulaciones utilizadas para entrenar el comportamiento de los robots.
