World Labs ha presentado un innovador motor de simulación que permite entrenar sistemas de control robótico en entornos virtuales, transformando tareas del mundo real en miles de variaciones simuladas. Esta tecnología, conocida como "Real-to-Sim-to-Real" (R2S2R), busca reducir la necesidad de pruebas costosas en hardware real, ofreciendo una alternativa más eficiente para la evaluación de modelos de control.
Fundada por la pionera en inteligencia artificial Fei-Fei Li, World Labs adquirió en julio la startup SceniX, que desarrolló esta tecnología. El motor captura robots, sensores y el entorno, recreando un mundo virtual interactivo que simula fielmente el comportamiento físico de la tarea original. De esta forma, a partir de una única tarea real, se generan miles de variaciones al modificar aspectos como la iluminación, la posición de objetos y las propiedades físicas.
Los modelos de control entrenan en simulaciones y luego se transfieren a robots reales. En las pruebas, un sistema llamado ALOHA, un diseño de brazos robóticos de código abierto de Stanford, demostró su eficacia, funcionando durante una hora en cuatro plataformas robóticas diferentes sin intervención humana. Este enfoque promete revolucionar el campo de la robótica, facilitando la capacitación de modelos en condiciones controladas.