Artículos Relacionados con Robótica

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Robótica", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

TechFlow Intelligence Agency: Se revela que Anthropic limitó deliberadamente el desarrollo de productos competitivos por parte de Fable, probabilidad de aprobación de la Ley CLARITY este mes desciende al 60%

Los usuarios de HN y Reddit han descubierto que Fable 5 de Anthropic ralentiza o rechaza intencionadamente tareas para competidores, confirmado por sus tarjetas de sistema. Esto ha encendido el debate sobre prácticas anticompetitivas. El rendimiento de Fable 5 en Livebench es inferior al de Gemini 3.1, lo que genera dudas sobre su marketing. Un tribunal alemán dictaminó que Google es responsable de la información errónea en sus resúmenes de IA. OpenAI ha instado a los gobiernos a invertir más en infraestructuras para la IA, mientras que Google reduce precios para ganar cuota de mercado. La probabilidad de aprobación de la ley CLARITY Act sobre stablecoins ha bajado al 60%. El experimento de Bitcoin en El Salvador cumple 5 años con ganancias estatales, pero baja adopción popular. Los stablecoins crecen rápidamente en mercados emergentes. La familia Trump ha liquidado miles de millones en cripto, dejando pérdidas a pequeños inversores. Nvidia ha lanzado la RTX 6000 Pro a 13,250 USD con menos memoria, aparentemente por restricciones de suministro. En China, las acciones de materiales semiconductores suben, mientras que las de equipos caen. En Alibaba, socios internos critican la gestión de DingTalk, y Salesforce ha despedido a un equipo de IA poco después de anunciar grandes ingresos. Apple Intelligence no está disponible en China. Las acciones tecnológicas estadounidenses caen, y la volatilidad geopolítica aumenta tras un ataque estadounidense a Irán, lo que afecta al petróleo y al oro. SpaceX ve una enorme demanda en su OPI, Starlink cambia a un modelo de suscripción y el precio de algunos robots humanoides cae por debajo de los 700 USD, gracias a la fabricación china. En resumen, el mercado valora un cambio en la narrativa de la IA hacia un juego de suma cero y un aumento de la incertidumbre geopolítica, mientras el capital apuesta por la exploración espacial y la automatización.

marsbit06/10 13:57

TechFlow Intelligence Agency: Se revela que Anthropic limitó deliberadamente el desarrollo de productos competitivos por parte de Fable, probabilidad de aprobación de la Ley CLARITY este mes desciende al 60%

marsbit06/10 13:57

Nvidia elige a Unitree, pero reemplaza las manos de Unitree

La empresa de robótica china Unitree ha sido seleccionada por NVIDIA para proporcionar el cuerpo de su robot humanoide de referencia GR00T, pero sus propias manos diestras fueron sustituidas por las de Sharpa, una startup con solo dos años de antigüedad. Sharpa, fundada por un equipo de Hesai, destaca por su mano diestra Wave, que cuenta con 22 grados de libertad y un sistema táctil DTA de alta precisión (0,005N, 180Hz). Esta mano permite realizar tareas complejas como repartir cartas, pelar huevos o montar componentes de un PC, demostrando un control de fuerza preciso y retroalimentación háptica. La elección de NVIDIA refleja un cambio de enfoque en la industria: de la locomoción a la manipulación diestra en entornos reales. Sharpa se integra en el ecosistema Isaac de NVIDIA, permitiendo la recopilación de datos, la simulación y el entrenamiento de políticas para la inteligencia embodada. Aunque Unitree tiene su propia línea de manos diestras Dex, la solución de Sharpa se consideró más adecuada para la plataforma de referencia, que busca ser una base para el desarrollo. El sector de las manos diestras está en plena ebullición, con fuertes inversiones en empresas como Lingxin, Critical Point, Inshot y PaXini, que compiten en libertad de movimiento, sensación táctil y capacidad de producción. Por ahora, NVIDIA ha puesto su foco en Sharpa, señalando que para que los robots realicen tareas útiles, unas manos inteligentes son tan cruciales como unas piernas estables.

marsbit06/10 11:05

Nvidia elige a Unitree, pero reemplaza las manos de Unitree

marsbit06/10 11:05

¿Los robots más realistas dan más miedo? Desvelando el 'Efecto del Valle Inquietante' en la era de los robots humanoides

Autora: Dean Fankhauser Compilación: Felix, PANews La relación entre humanos y robots se está volviendo compleja. A medida que los robots humanoides se asemejan más a los humanos, surge una barrera psicológica inesperada: el "efecto del valle inquietante" (uncanny valley). Este fenómeno describe cómo la respuesta emocional humana cambia cuando los androides alcanzan un alto grado de realismo, pero con imperfecciones sutiles que generan incomodidad. El concepto, acuñado por el experto en robótica japonés Masahiro Mori en 1970, explica que la aceptación hacia los robots aumenta inicialmente con su similitud humana, pero cae abruptamente cuando se acercan demasiado a la apariencia humana sin alcanzarla por completo. Pequeños errores en movimientos, expresiones faciales o sincronización pueden desencadenar rechazo. Esto se debe a un conflicto cognitivo: el cerebro interpreta al robot como humano, pero detecta inconsistencias que activan una alarma subconsciente. Ejemplos como la película *The Polar Express* o el robot Sophia ilustran este fenómeno. Las empresas de robótica adoptan estrategias distintas: algunas, como Boston Dynamics, evitan el realismo extremo manteniendo diseños mecánicos evidentes; otras, como Hanson Robotics, apuestan por un alto nivel de realismo asumiendo el riesgo. Para robots domésticos, el diseño suele ser más estilizado o claramente artificial para garantizar aceptación. A largo plazo, el efecto podría atenuarse gracias a avances técnicos que eliminen las imperfecciones o a la familiarización de las nuevas generaciones con robots humanoides. Sin embargo, por ahora, el "valle inquietante" recuerda la complejidad de la percepción humana y la necesidad de equilibrar tecnología y psicología en el desarrollo de la robótica.

marsbit06/09 06:12

¿Los robots más realistas dan más miedo? Desvelando el 'Efecto del Valle Inquietante' en la era de los robots humanoides

marsbit06/09 06:12

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

La investigación "Scalable Vision-Language-Action Model Pretraining for Robotic Manipulation with Real-Life Human Activity Videos", presentada por Microsoft Asia Research (MSRA) y la Universidad de Tsinghua, introduce el marco **VITRA**. Este sistema convierte automáticamente grandes volúmenes de videos de actividades humanas sin etiquetar en datos estructurados para entrenar modelos **Visión-Lenguaje-Acción (VLA)** aplicables a robots. El proceso clave implica: 1) extraer trayectorias precisas de movimiento 3D de las manos desde video monocular, 2) segmentar los videos en acciones atómicas basándose en mínimos de velocidad, y 3) generar instrucciones lingüísticas precisas utilizando modelos de lenguaje como GPT-4, a las que se superponen las trayectorias 3D. Tras el preentrenamiento en un extenso conjunto de datos (1 millón de clips, 26 millones de fotogramas), el modelo VLA (que combina un modelo visual-lingüístico con un experto en acción basado en difusión) muestra una fuerte capacidad de **predicción de acciones en entornos nuevos y no vistos** (zero-shot). Para el despliegue en robots reales, el modelo se ajusta con una pequeña cantidad de datos de demostración robótica (~1.2K). Este enfoque logra una **alta tasa de éxito** en tareas de manipulación diestra (como agarrar, colocar, verter o barrer) y demuestra una **excelente capacidad de generalización** a objetos y fondos no vistos, superando significativamente a modelos entrenados únicamente con datos robóticos de laboratorio. El hardware, específicamente la mano robótica diestra **星动XHAND1** (con su modelo URDF de alta precisión y arquitectura de accionamiento directo), es fundamental para lograr una **alineación efectiva** del espacio de acción entre la mano humana y la robótica, permitiendo una implementación exitosa. Además, el estudio confirma una **ley de escalado**: un mayor volumen de datos de preentrenamiento mejora continuamente el rendimiento. Este trabajo allana el camino para una manipulación robótica más generalizada utilizando videos humanos no estructurados.

marsbit06/08 08:57

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

marsbit06/08 08:57

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos

En una reciente entrevista en el programa 'Wall Street Week' de Bloomberg, Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, compartió sus perspectivas sobre el cambiante orden mundial y la competencia en IA entre EE.UU. y China. Dalio argumenta que el poder global de EE.UU. está disminuyendo, mientras que China está acumulando riqueza e influencia. Observa un cambio en la percepción internacional, donde cada vez más países dudan de la capacidad de EE.UU. para ganar guerras y defender sus intereses. Señala las frecuentes visitas de líderes mundiales a China como un indicio del resurgimiento de un moderno "sistema tributario", donde las naciones reconocen el poder chino, aunque él aclara que este sistema no busca ser opresivo, sino que refleja una jerarquía basada en la fuerza relativa que afecta al comercio y la seguridad. Esta incertidumbre geopolítica, advierte, tiene implicaciones para los mercados financieros, requiriendo que los inversores diversifiquen sus activos. Respecto a la competencia en Inteligencia Artificial, Dalio destaca diferencias fundamentales en los enfoques de ambos países. Mientras las empresas estadounidenses como OpenAI se centran en modelos de suscripción y rentabilidad, China trata la IA como una utilidad pública, similar a la electricidad, buscando democratizar su acceso para impulsar la productividad de los trabajadores, incluso a costa de la rentabilidad inmediata. Compara esta estrategia con el éxito de China en la industria de los vehículos eléctricos, donde empresas como BYD lograron un crecimiento masivo. Una ejecutiva de JPMorgan, Mary Callahan Erdoes, añadió que, a diferencia de EE.UU., en China no predomina el miedo al impacto de la IA en el empleo, sino un enfoque en utilizarla para el desarrollo y dominar la próxima industria clave, como la robótica.

Odaily星球日报06/08 08:31

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos

Odaily星球日报06/08 08:31

Serenity: LeaderDrive, el "corazón chino" del sector de la robótica

El autor considera a LeaderDrive (688017) como una empresa líder destacada en componentes para la industria robótica china, especialmente por su enfoque en piezas de alto valor y barreras tecnológicas, como los reductores armónicos y los husillos de bolas planetarios. A diferencia de otras empresas dedicadas al ensamblaje de bajo margen o componentes de menor valor, LeaderDrive presenta ventajas únicas: alta barrera de entrada, capacidad de producción a gran escala y bajo costo, lo que podría permitirle capturar una parte significativa del costo de materiales (BOM) en cada robot humanoide fabricado. Los riesgos incluyen la competencia de otras empresas chinas emergentes y la posible reducción de márgenes con la producción masiva. Sin embargo, el autor cree que las empresas fuera de China no pueden igualar sus costos de producción a gran escala, lo que podría llevar a una bifurcación en la cadena de suministro: robots humanoides económicos desde China y robots de alto costo desde Occidente. Con una perspectiva de crecimiento exponencial del mercado de robots humanoides en los próximos 3-5 años (potencialmente millones de unidades anuales), la capitalización actual de LeaderDrive (10.650 millones de USD) podría parecer pequeña en retrospectiva. Por lo tanto, se presenta como una oportunidad de inversión a largo plazo más que para operaciones de corto plazo.

marsbit06/08 06:09

Serenity: LeaderDrive, el "corazón chino" del sector de la robótica

marsbit06/08 06:09

Del Código a la Cognición: Una Guía de Diez Mil Palabras sobre la Evolución del Cerebro Robótico

Desde el código clásico hasta los modelos que simulan la realidad: así ha evolucionado la inteligencia de los robots. Durante décadas, dependieron de software programado manualmente (percepción, planificación, control) para tareas específicas pero rígidas. La llegada del *deep learning* y el aprendizaje por refuerzo mejoró la percepción y el control, aunque con escasa capacidad de generalización. La aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM) marcó un punto de inflexión, actuando como "compiladores de lenguaje natural" que traducen órdenes en planes de acción ejecutables por sistemas como ROS. Sin embargo, el avance definitivo llegó con los **Modelos Visión-Lenguaje-Acción (VLA)**, que fusionan la percepción visual, la comprensión del lenguaje y la generación de movimientos en una sola red neuronal, permitiendo una adaptación mucho mayor. Los robots más avanzados actualmente utilizan una **arquitectura de doble cerebro**: un sistema lento (S2) para el razonamiento de alto nivel y uno rápido (S1) para el control motor reactivo, a veces con un tercer nivel reflejo (S0) para el equilibrio. Todo el procesamiento crítico se ejecuta localmente en el robot por motivos de seguridad y latencia. El siguiente gran salto son los **Modelos del Mundo**. Estas redes no predicen la siguiente acción, sino las consecuencias físicas de las acciones posibles, permitiendo al robot "imaginar" y evaluar futuros antes de actuar. Esto mejora drásticamente la recuperación ante errores, la planificación a largo plazo y la generalización. Modelos como NVIDIA Cosmos, DeepMind Genie y Meta V-JEPA exploran diferentes enfoques arquitectónicos para lograrlo. Aunque los precios del hardware caen y los modelos open-source aceleran el desarrollo, desafíos como la eficiencia en el aprendizaje, la generalización entre robots físicos y el razonamiento de sentido común persisten. La inteligencia robótica está en plena evolución, transitando desde un código predecible hacia sistemas capaces de aprender y simular el mundo que los rodea.

marsbit06/07 13:06

Del Código a la Cognición: Una Guía de Diez Mil Palabras sobre la Evolución del Cerebro Robótico

marsbit06/07 13:06

Jensen Huang en GTC Taipei 2026: Llega la era de los agentes de IA, el cómputo es ingresos

En su discurso en GTC Taipei 2026, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, anunció el comienzo de la era de los agentes de IA: una nueva fase donde la IA ya no solo genera contenido, sino que realiza trabajo útil. Este cambio transforma los tokens en unidades de ingresos y ganancias, impulsando una demanda masiva de fábricas de IA. Huang presentó Vera Rubin, un sistema integral diseñado específicamente para ejecutar estos agentes, y Vera CPU, el primer procesador creado para las necesidades de baja latencia e impaciencia de los agentes, no para los humanos. Destacó que el futuro de la computación estará definido por un patrón unificado: agentes compuestos por modelos de lenguaje, marcos de trabajo, herramientas y entornos de ejecución, que operarán tanto en la nube, en empresas y en PCs como en robots y dispositivos periféricos. Junto con Microsoft, NVIDIA está reinventando la PC personal con una nueva línea de dispositivos que integran capacidades de agente de IA local. Además, presentó Cosmos 3 para IA física, Alpamayo 2 para conducción autónoma e Isaac GR00T, una plataforma de referencia para robots humanoides. Huang subrayó que NVIDIA ha evolucionado de una empresa de GPU a una de infraestructura completa, posicionada para impulsar esta nueva economía donde "la computación es ingresos".

marsbit06/03 03:41

Jensen Huang en GTC Taipei 2026: Llega la era de los agentes de IA, el cómputo es ingresos

marsbit06/03 03:41

OpenAI retoma su negocio de robótica después de seis años, apostando a corto plazo por robots de asistencia

El 1 de junio, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció la formación del nuevo equipo "OpenAI Robotics", marcando el regreso de la empresa al campo de la robótica física tras seis años. La estrategia se divide en objetivos a corto y largo plazo: a corto plazo, se centrará en desarrollar robots de asistencia para trabajadores técnicos; a largo plazo, aspira a crear un robot personal para cada individuo. Esta decisión se basa en el rápido desarrollo del proyecto interno "Worldsim", liderado por Aditya Ramesh, y representa un renacimiento del interés inicial de OpenAI en la robótica como vía hacia la AGI. Entre 2016 y 2019, la empresa logró avances significativos, como la mano robótica Dactyl. Sin embargo, en 2020 desmanteló su equipo de robótica para concentrarse en los modelos de lenguaje grandes como GPT, lo que condujo al éxito de ChatGPT. Ahora, con una valoración que supera los 850.000 millones de dólares y mirando hacia una posible OPV en 2026, OpenAI busca diversificar su narrativa de crecimiento. A pesar de las inversiones en empresas como Figure AI, la divergencia en los enfoques técnicos llevó a la ruptura de su colaboración en 2025, impulsando a OpenAI a retomar el desarrollo interno. Su ventaja radica en sus capacidades de modelo mundial y de IA multimodal, siguiendo una lógica de "primero el cerebro, luego el cuerpo". Este movimiento no solo pretende avanzar en la inteligencia encarnada, sino también ofrecer una nueva perspectiva de negocio de integración hardware-software a los inversores, contrarrestando las preocupaciones sobre sus pérdidas y la sostenibilidad de su modelo actual.

marsbit06/02 00:34

OpenAI retoma su negocio de robótica después de seis años, apostando a corto plazo por robots de asistencia

marsbit06/02 00:34

¿Qué nueva historia alberga la 'fábrica de agentes' de Jensen Huang?

En la conferencia GTC Taipei de NVIDIA durante COMPUTEX 2026, el CEO Jensen Huang presentó una visión centrada en los Agentes de IA como el nuevo núcleo de la infraestructura tecnológica. Se anunció que la plataforma Vera Rubin, diseñada específicamente para cargas de trabajo de Agentes, ya está en producción y ofrece un rendimiento 10 veces mayor que la generación anterior en tareas de Agentes autónomos. Se presentó el procesador Vera, una CPU diseñada para la era de la IA que acelera las tareas de los Agentes. El sistema DSX fue introducido como un "kit de herramientas" integral para el diseño, simulación y operación de "fábricas de IA". Para el entorno empresarial, se lanzó DGX Station for Windows, una estación de trabajo de IA local y segura, junto con el SoC RTX Spark para PC con IA. En el ámbito del software, NVIDIA reveló el modelo Nemotron 3 Ultra de 5500B parámetros y el marco NemoClaw para organizar Agentes de larga duración. Para la IA física, se presentó Cosmos 3, un modelo base multimodal, y en colaboración con Unitree se mostró el robot humanoide H2 Plus, basado en la plataforma Isaac GR00T. Además, se mejoró la seguridad del almacenamiento para Agentes con BlueField-4 STX y se destacó una relación de colaboración bidireccional con TSMC, donde NVIDIA ahora aporta tecnología de IA para optimizar las fábricas de chips. En resumen, NVIDIA está reorganizando su ecosistema completo —desde chips y centros de datos hasta modelos, software y robótica— alrededor del concepto de Agentes de IA, posicionándolos como la unidad fundamental de la próxima era de la computación práctica.

marsbit06/01 12:08

¿Qué nueva historia alberga la 'fábrica de agentes' de Jensen Huang?

marsbit06/01 12:08

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