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Unitree presenta una prueba de concepto en la que agentes de IA escriben y prueban el código de sus robots
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Unitree quiere que sean agentes de IA quienes busquen investigación, programen el control de sus robots y lo ensayen en simulación antes de pasarlo a máquinas reales. Wang Xingxing lo llamó Unitree Rehearsal y lo situó como la prioridad del año. Por ahora es solo una prueba de concepto: los modelos aún fallan al coger y manipular objetos.
Unitree Robotics, la empresa de Hangzhou conocida sobre todo por los vídeos de sus robots bailando, corriendo o boxeando, quiere que la IA asuma buena parte de lo que ahora hacen sus ingenieros. Su fundador, Wang Xingxing, lo explicó el jueves 22 de octubre en Hangzhou, durante la conferencia de IA física que organiza la propia compañía, según han contado Xataka y el South China Morning Post.
El proyecto se llama Unitree Rehearsal y Wang lo presentó como un sistema de desarrollo de robots "autoevolutivo". La idea es un ciclo cerrado: unos agentes de IA localizan artículos de investigación, redactan a partir de ellos el código de control, lo ponen a prueba y lo entrenan en simulación; lo que mejor resulta se comprueba antes de pasar a robots reales, y un sistema de evaluación separado, con intervención humana cuando hace falta, puntúa cada resultado para decidir si sigue a la ronda siguiente. Según el South China Morning Post, Wang lo describió como el proyecto más importante de la compañía este año.
Wang lo justifica por lo lento que es hoy enseñar una habilidad nueva a un humanoide: los ingenieros recogen datos, entrenan modelos y ajustan cómo se comporta el robot, y algo que va bien en el laboratorio quizá haya que rehacerlo en otro sitio. Ya en agosto, en la Conferencia Mundial de Robots de Pekín, había defendido que merecía la pena perseguir una mejora drástica de la eficiencia del desarrollo, e incluso que los robots evolucionen por sí mismos.
Unitree ha estado probando GPT-6, de OpenAI, en sus robots. Según Wang, en experimentos internos hicieron tareas como pintar o jugar al go sin un entrenamiento específico para ellas. En las imágenes proyectadas durante la conferencia, los robots usaban ese modelo para trazar rutas y planificar movimientos, aunque no se vio con qué regularidad son capaces de repetirlo en lugares que no conocen.
Por ahora es una prueba de concepto. El propio Wang admite que los modelos planifican y se orientan bien, pero todavía cometen errores al manipular objetos, y que lo más difícil es hacer encajar las entradas y salidas del modelo con las de un robot real. El índice de IA de 2026 de la Universidad de Stanford, citado por el SCMP, situó en el 12 % el éxito de los robots en tareas domésticas reales, muy por debajo de lo que consiguen en simulación.
En cuanto a plazos, Wang cree que, si se supera ese obstáculo, los humanoides podrían ordenar habitaciones ya en 2027, aunque ve más realista 2028, y espera que los robots de Unitree empiecen a llegar a los hogares a finales de este año o el que viene.
Por qué importa · análisis y opinión
Lo nuevo no es que una IA escriba código, sino que se intente cerrar casi sin ingenieros el ciclo entero de un robot: buscar, programar, ensayar y evaluar. Si funcionara, el cuello de botella del sector dejaría de ser cuánta gente programa y pasaría a ser cuántos datos reales se recogen. Pero lo que Unitree ha enseñado es una demostración propia, sin datos de eficiencia ni pruebas independientes, y el punto débil que reconoce su fundador, manipular objetos con precisión, es justo lo que separa una exhibición de un trabajo útil. Hasta que haya resultados fuera de su laboratorio, se lee mejor como una declaración de rumbo del fabricante que como una capacidad disponible. Para quien sigue la robótica, la señal es que la competencia ya no está solo en el hardware, sino en el software que lo entrena.
Fuente: Xataka · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
