El Robostral Navigate de Mistral AI aterriza mientras Europa entra oficialmente en la carrera robótica
- Mistral AI lanzó el modelo Robostral Navigate, que permite a los robots navegar por espacios desconocidos a partir de una sola cámara y unas instrucciones en lenguaje sencillo.
- El modelo obtuvo una puntuación del 76,6 % en la prueba comparativa R2R-CE, nunca antes vista, y superó a sus rivales con gran cantidad de sensores.
- El laboratorio francés de IA se adentra en la robótica física en un momento en que Europa está perdiendo terreno y China domina el campo de los humanoides.
El gigante francés de la IA, Mistral AI, lanzó el 14 de julio el modelo Robostral Navigate, con 8.000 millones de parámetros, lo que supone el primer lanzamiento de IA física por parte del mayor actor del sector de la IA en el continente europeo.
Con este lanzamiento, la empresa con sede en París ha ampliado su enfoque, pasando del modelo de lenguaje de peso abierto a la producción de sistemas que mueven robots a través de edificios desconocidos utilizando comandos en lenguaje sencillo y una sola cámara común y corriente.
¿Por qué es tan importante el sistema Robostral Navigate de Mistral?
La simplicidad es el argumento de venta que Mistral utiliza para comercializar su Robostral Navigate , que, según afirma, elimina por completo los sensores de profundidad, el LiDAR y los sistemas multicámara.
En cambio, Mistral ha sustituido los conjuntos de sensores que utilizan los robots autónomos para desplazarse por un sistema que lee secuencias de imágenes RGB (rojo, verde, azul) estándar y realiza las tareas por sí mismo.
Mistral afirma que el modelo funciona con robots con ruedas, patas y voladores, y que se mantiene estable con diferentes tamaños de robots y tipos de cámaras.
En el escenario que Mistral mostró en la demostración, le indicó al robot: "Salga del vestíbulo, camine por el pasillo, entre en el almacén y deténgase frente al segundo estante", como ejemplo de una instrucción estándar de Robostral Navigate.
Robostral Navigate obtuvo una puntuación del 76,6 % en la validación sin haber sido vista previamente y del 79,4 % en el conjunto de datos vistos previamente cuando se sometió a la prueba R2R-CE (de habitación a habitación en entornos continuos), que es la prueba estándar para medir el rendimiento de una unidad fuera del entorno utilizado en su entrenamiento.
Según la información proporcionada por Mistral, esas puntuaciones son 9,7 puntos mejores que la cifra no vista de cualquier método de cámara única y 4,5 puntos mejores que el sistema de cámara de profundidad o multicámara mástron.
Un laboratorio europeo apuesta por el hardware
El lanzamiento llega en un momento delicado para la robótica europea. Europa lideró el sector industrialmente desde la década de 1970, pero ahora ve cómo su base se erosiona, con una cuota de mercado que se reduce y antiguos líderes que pasan a manos extranjeras, argumentaron Nabil Belbachir, miembro de la junta directiva de euRobotics, y dos coautores en un artículo de opinión publicado en junio en Science|Business.
Advirtieron que los responsables políticos han priorizado el software de IA mientras que han tratado la robótica como algo secundario.
Sin embargo, el dinero sigue circulando. La financiación de capital para la robótica europea prácticamente se duplicó hasta alcanzar unos 1.450 millones de euros en 2025, repartidos en más de 30 rondas superiores a los 10 millones de euros, según datos citados por la plataforma tracEUACC, con rondas de inversión clave en la alemana Neura Robotics y la francesa Wandercraft.
Mistral se suma ahora a la creciente tendencia hacia la IA encarnada. Nvidia, Google DeepMind y Hugging Face han lanzado recientemente proyectos de robótica.
Mientras tanto, China domina el mercado de los humanoides. Morgan Stanley prevé que el país envíe 50.000 robots humanoides este año, y ya representa más del 80% de los más de 16.000 humanoides desplegados en todo el mundo en 2025, como Cryptopolitan ha informado.
Mistral presenta Navigate como un primer paso, afirmando que la navegación es la capacidad básica para un agente encarnado más amplio y que sus puntuaciones aún no se han estabilizado.
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Preguntas frecuentes
¿Qué sensores utiliza Robostral Navigate para mover un robot?
Utiliza únicamente una cámara RGB convencional y una instrucción en lenguaje natural, sin LiDAR, sensores de profundidad ni sistemas multicámara.
¿Qué tan bien se desempeña Robostral Navigate en la prueba de rendimiento R2R-CE?
Mistral afirma haber alcanzado un 76,6 % de éxito en la validación sin visualización previa y un 79,4 % en la validación con visualización previa, superando al mejor método de una sola cámara por 9,7 puntos y al sistema de profundidad o multicámaratronpotente por 4,5 puntos.
¿Cómo se entrenó el modelo sin datos reales de robots?
Mistral generó aproximadamente 400.000 trayectorias en 6.000 escenas, completamente mediante simulación, y luego utilizó una técnica de almacenamiento en caché de prefijos que redujo los tokens de entrenamiento en 22 veces y un algoritmo de aprendizaje por refuerzo llamado CISPO que añadió 3,2 puntos porcentuales a la tasa de éxito.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en redacción de blogs y reportajes sobre eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, colabora en la sección de noticias, informando y analizando las últimas novedades en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, IA y tecnologías de vanguardia. Se graduó en Administración de Empresas por la Universidad de Arcadia.
