{"id":464210,"date":"2022-11-07T23:12:17","date_gmt":"2022-11-07T23:12:17","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/google-esta-desarrollando-un-modelo-de-ia-para-entrenar-bots-mas-rapido\/"},"modified":"2022-11-07T23:12:19","modified_gmt":"2022-11-07T23:12:19","slug":"google-esta-desarrollando-un-modelo-de-ia-para-entrenar-bots-mas-rapido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/google-esta-desarrollando-un-modelo-de-ia-para-entrenar-bots-mas-rapido\/","title":{"rendered":"Google est\u00e1 desarrollando un modelo de IA para entrenar bots m\u00e1s r\u00e1pido"},"content":{"rendered":"


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Varios investigadores de Google AI, la divisi\u00f3n de investigaci\u00f3n de inteligencia artificial de la firma Mountain View, presentaron su \u00faltimo hallazgo el 2 de noviembre de 2022. Consiguieron poner en marcha una herramienta que, utilizando el lenguaje natural, permite que un robot realice una tarea para la que inicialmente no estaba programado.<\/p>\n

La inteligencia artificial al servicio de la industria<\/h2>\n

Dentro una entrada de blog<\/a>, Jacky Liang y Andy Zeng, dos investigadores de Google AI, presentaron su creaci\u00f3n llamada Code as Policies (CaP). Para desarrollar su herramienta, se basaron en la siguiente observaci\u00f3n: antes de que un fabricante pueda desplegar un robot en una f\u00e1brica, est\u00e1 obligado a personalizarlo seg\u00fan sus necesidades. Para lograrlo, debe escribir un c\u00f3digo que le permita al robot saber qu\u00e9 tarea debe realizar.<\/p>\n

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Cada vez que quiere entrenar a un robot para que haga una nueva tarea que no conoce, tiene que escribir el c\u00f3digo que le permitir\u00e1 realizarla. Este proceso es obviamente largo y tedioso, y desperdicia un valioso tiempo de producci\u00f3n. Por lo tanto, los investigadores de Google intentaron encontrar una soluci\u00f3n a esto a trav\u00e9s de la inteligencia artificial.<\/p>\n

” CaP permite que un solo sistema realice una variedad de tareas rob\u00f3ticas complejas y variadas sin capacitaci\u00f3n espec\u00edfica para la tarea<\/em> \u201c, especifican los dos especialistas.<\/p>\n

\"Imagen\"Imagen<\/p>\n

CaP puede entrenar r\u00e1pidamente a un robot para realizar ciertas tareas, lo que es muy \u00fatil para el trabajo de la l\u00ednea de montaje en particular. Imagen: Google.<\/p>\n<\/div>\n

C\u00f3mo funciona CaP, la nueva herramienta de generaci\u00f3n de c\u00f3digo de Google<\/h2>\n

Para implementar su herramienta, los investigadores desarrollaron un modelo de IA capaz de escribir c\u00f3digo basado en comandos de lenguaje natural escritos por un usuario. CaP genera c\u00f3digo en Python, que luego permite que un robot realice las tareas apropiadas bajo demanda. Inicialmente, los investigadores se basaron en un modelo que no estaba dise\u00f1ado para generar c\u00f3digo para configurar bots.<\/p>\n

Simplemente tomaron esta IA y la modificaron de tal manera que pasamos de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, que requiere una gran cantidad de ejemplos, a un aprendizaje de pocos disparos, que hace posible usar solo unos pocos ejemplos para entrenar al robot para realizar una tarea, acelerando su entrenamiento. Adem\u00e1s de producir c\u00f3digo nuevo, la herramienta se basa en bibliotecas de software, colecciones de c\u00f3digo ya escrito que automatizan las tareas m\u00e1s comunes. Por lo tanto, puede confiar en estos recursos para satisfacer las solicitudes del usuario.<\/p>\n

\"Diagrama\"Diagrama<\/p>\n

Code as Policies utiliza un modelo que traduce el lenguaje natural en c\u00f3digo. Esto permite entrenar a los robots para que realicen las tareas solicitadas. Imagen: Google.<\/p>\n<\/div>\n

Esta herramienta sigue siendo bastante diferente de los modelos Low-Code\/No-Code que realmente tienen como objetivo escribir c\u00f3digo a pedido de un usuario para que luego pueda explotarlo para crear sus propios modelos\/herramientas. CaP, por otro lado, realmente tiene como objetivo entrenar a un robot proporcion\u00e1ndole un c\u00f3digo listo para usar que le permita realizar una tarea personalizada.<\/p>\n

Code as Policies est\u00e1 disponible desde principios de noviembre de 2022 en GitHub, en c\u00f3digo abierto.<\/p>\n<\/div>\n


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