Mistral lanza Robostral Navigate, su primer modelo robótico
- Mistral AI ha lanzado Robostral Navigate, un modelo de 8.000 millones de parámetros que permite a los robots navegar por espacios complejos utilizando una sola cámara RGB e instrucciones en lenguaje sencillo, sin necesidad de sensores LiDAR ni de profundidad.
- Obtuvo una puntuación del 76,6 % en la prueba comparativa R2R-CE, superando tanto a sus rivales de una sola cámara como a los de múltiples sensores, aunque los resultados provienen de una simulación y no de robots desplegados.
- Este nuevo desarrollo es importante para los operadores de almacenes, fábricas y logística, ya que un sistema basado únicamente en cámaras podría reducir drásticamente el coste del hardware de los robots.
La empresa de inteligencia artificial Mistral AI presentó el miércoles un modelo de 8.000 millones de parámetros, llamado Robostral Navigate, que dirige robots con una sola cámara, lo que supone el primer paso de la empresa francesa hacia la inteligencia artificial física.
El objetivo de este lanzamiento es desafiar los sistemas de navegación con gran cantidad de sensores que se utilizan en almacenes y fábricas.
Mistral AI crea un novedoso sistema de navegación con IA
La startup con sede en París, valorada en 11.700 millones de euros (unos 13.400 millones de dólares) en su ronda de financiación Serie C de septiembre, ha dedicado la mayor parte de su existencia a competir con OpenAI en el ámbito del texto y el código. Sin embargo, su nuevo modelo, Robostral Navigate, sitúa a la compañía en una categoría tecnológica totalmente diferente.
Según un comunicado de prensa de Mistral, el modelo gestiona la "navegación integrada", que permite al robot desplazarse por oficinas, hogares, edificios comerciales y espacios exteriores sin intervención externa.
Sin embargo, a diferencia de los modelos de navegación autónoma convencionales que se basan en LiDAR, sensores de profundidad o varias cámaras que trabajan conjuntamente, Robostral Navigate funciona con una sola cámara RGB. El modelo solo requiere instrucciones en lenguaje natural, como un mensaje de texto de IA, tras lo cual genera los comandos de movimiento necesarios para ejecutarlas.
Cifras de prueba de Mistral AI
Según Mistral AI, el modelo de IA robótica obtuvo una puntuación del 76,6 % en la validación R2R-CE sin haber sido entrenado previamente, una prueba que mide la eficacia con la que un robot sigue instrucciones en entornos en los que no ha sido entrenado. Esta cifra superó en 9,7 puntos, según The News International.
AI Weekly informó que el modelo también superó a los sistemas multisensor basados en LiDAR y profundidad por 4,5 puntos, con una puntuación de validación del 79,4%.
Si estas deficiencias se confirman en situaciones reales, serían de suma importancia para quienes se interesan en la robótica industrial. Naturalmente, en robótica móvil se suele asumir que las cámaras por sí solas son demasiado frágiles, por lo que se requiere un conjunto completo de sensores. Un sistema con una sola cámara que iguale o supere a los sistemas completos reduciría el coste de los componentes para la maquinaria de almacenes e instalaciones.
Escepticismo en torno al uso en la vida real
Cabe destacar que estas puntuaciones provienen de situaciones simuladas y no de la vida real. Mistral afirma haber entrenado el modelo con aproximadamente 400 000 trayectorias en 6000 escenas, utilizando un método que, según la compañía, redujo los tokens de entrenamiento en un factor de 22, al tiempo que acortó las ejecuciones que antes duraban meses a tan solo días.
Pero, como señaló AI Weekly, la compañía no ha publicado resultados reales sobre el uso de robots ni cifras sobre la latencia en los dispositivos. Los ingenieros también han cuestionado si una tasa de éxito del 76,6 % es suficiente para su implementación en la vida real.
Según se informa , Mistral también está en conversaciones para recaudar alrededor de 3.000 millones de euros (aproximadamente 3.420 millones de dólares) con una valoración cercana a los 20.000 millones de euros (unos 23.000 millones de dólares).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi se especializa en la creación y perfeccionamiento de contenido de alta calidad centrado en criptomonedas, mercados financieros globales y economía. Se graduó de la Universidad de Ibadan con un título en Medicina y Cirugía (MBBS). Trabajó como editor jefe de la publicación editorial de su universidad y anteriormente en CFA. Durante más de seis años, contribuyó a preservar la singularidad como editor de noticias en Cryptopolitan.
