En esta entrada del blog aprenderás:
- Qué es la IA robótica y por qué se está convirtiendo en la tendencia más popular del mercado.
- Por qué los datos de alta calidad y los SDK dedicados son los dos pilares de la industria.
- Los aspectos clave a tener en cuenta al comparar soluciones de IA robótica.
- Las 10 mejores bibliotecas de IA robótica, seleccionadas y comparadas según estos criterios.
¡Empecemos!
TL;DR: Tabla resumen de las mejores bibliotecas, SDK y soluciones de IA robótica
Compare las mejores bibliotecas de IA para robótica de un vistazo en la tabla resumen siguiente:
| Biblioteca de IA para robótica | Casos de uso | Respaldada por | Naturaleza | Licencia | Lenguaje de programación principal | Estrellas de GitHub |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Isaac | AMR, manipuladores, humanoides, percepción, planificación de movimientos, SLAM, aprendizaje robótico, simulación, implementación | NVIDIA | Plataforma robótica abierta (componentes de código abierto + algunos recursos gestionados por NVIDIA) | Depende de la biblioteca específica | Python | Hasta más de 6000 |
| LeRobot | Aprendizaje por imitación, aprendizaje por refuerzo, visión-lenguaje-acción (VLA), teleoperación, recopilación de datos, formación, implementación | Hugging Face | Código abierto | Apache-2.0 | Python | 21,4k |
| Intel Open Edge Robotics IA Suite | Aprendizaje por imitación humanoide, AMR, visión y control de robots estacionarios, percepción, planificación de movimientos, tareas VLA | Intel | SDK y bibliotecas de código abierto | Depende de la biblioteca específica | Python | 84 |
| SDK Bullet Physics | Detección de colisiones, simulación multifísica, aprendizaje por refuerzo, cinemática, realidad virtual, robótica | Erwin Coumans + comunidad | Código abierto | zlib | C++ (con enlaces Python) | 14,2k |
| MoveIt Pro | Planificación de movimientos, prevención de colisiones, manipulación, sistemas multibrazo, robótica guiada por visión | PickNik Robotics | Híbrido (plataforma comercial + SDK de código abierto) | BSD-3-Clause | Python | 10 |
| Robótica para gimnasios | Aprendizaje por refuerzo, tareas con múltiples objetivos, manipulación, navegación, configuraciones multiagente | Fundación Farama | Código abierto | MIT | Python/TypeScript | 18 |
Importante: Independientemente de la biblioteca, el SDK o la solución que elija para el desarrollo de IA robótica, necesitará un proveedor de confianza que le proporcione datos multimodales de alta calidad. Bright Data le ofrece:
- Paquetes de datos multimodales para IA: Conjuntos de datos seleccionados para entrenar y ajustar modelos de IA.
- Datos de vídeo ilimitados: grandes volúmenes de contenido de vídeo listos para escenarios de IA robótica.
- Servicios de anotación y etiquetado: etiquetado escalable y preciso para texto, imágenes, vídeo y audio para mejorar sus modelos.
¿Qué es la IA robótica? ¡Y por qué es la próxima gran tendencia!
La IA robótica se refiere a la integración de la IA en los sistemas robóticos. La idea detrás de ella es capacitar a las máquinas para que perciban, se adapten, razonen y actúen de forma autónoma en entornos dinámicos, en lugar de limitarse a seguir instrucciones preprogramadas.
Fusiona el hardware físico de la robótica con aspectos cognitivos de la IA, como el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. El campo de la IA robótica está ganando una gran atención, con la entrada en el mercado de empresas consolidadas y startups. Entre los productos conocidos se incluyen:
- Optimus (Tesla): humanoide con IA para tareas industriales y domésticas.
- NEO (1X): robot asistente doméstico con autonomía de IA e interacción humana segura.
- Electric Atlas (Boston Dynamics): robot industrial ágil para tareas de inspección, investigación y dinámicas.
- Figure 03 (Figure AI): robot impulsado por IA para la automatización industrial y la logística.
- G1 (Unitree Robotics): robot compacto y eficiente para las industrias logística y de servicios.
Las previsiones del mercado destacan el potencial de crecimiento. Goldman Sachs espera que el mercado de la IA robótica alcance los 28 000 millones de dólares en 2035, mientras que Morgan Stanley prevé un mercado de 5 billones de dólares en 2050. Estas tendencias indican que la IA robótica es un motor fundamental de la próxima ola de innovación industrial y humana.
Datos y SDK: los dos pilares fundamentales de los proyectos exitosos de IA robótica
Entrenar modelos de IA, o ajustarlos para tareas específicas, nunca es sencillo. Cuando estos modelos necesitan controlar robots o interactuar con el mundo físico, la complejidad crece exponencialmente. Para abordar esto, se necesita acceso a:
- Bibliotecas de IA robótica y SDK creados específicamente para entrenar e implementar IA para aplicaciones robóticas, incluyendo percepción, navegación y manipulación.
- Datos multimodales (imágenes, vídeo, audio) optimizados para agilizar el entrenamiento de modelos de IA robótica y mejorar el rendimiento y la interactividad en el mundo real.
¡Explore estos dos pilares como base para sistemas de IA robótica eficaces!
La necesidad de bibliotecas de IA robótica dedicadas
Las bibliotecas de IA para robótica son marcos especializados diseñados para desarrollar sistemas inteligentes que sincronizan la percepción, la toma de decisiones y el control del movimiento en tiempo real.
A diferencia de las bibliotecas generales de IA o ML, combinan simulación física, modelos de sensores, cinemática, planificación de movimientos y flujos de trabajo de aprendizaje específicos para robots en kits de herramientas cohesionados. Las herramientas de IA robótica salvan la brecha entre la entrada sensorial y la ejecución física, ayudando a los robots a navegar e interactuar con su entorno de forma dinámica.
Son indispensables porque la robótica opera en el mundo físico, donde los errores son costosos y las restricciones son innegociables. Al estandarizar los procesos e integrarse estrechamente con el hardware y los simuladores, reducen drásticamente el tiempo de desarrollo y hacen que la IA robótica avanzada sea práctica para construir, probar e implementar a gran escala.
Bright Data: el mejor proveedor de datos para la IA robótica
Por muy potente que sea una biblioteca o un conjunto de herramientas de IA para robótica, el rendimiento del modelo y la fiabilidad del sistema dependen en última instancia de la calidad de los datos utilizados para entrenarlo y fundamentarlo. Los robots operan en el mundo físico, donde los errores de percepción, el contexto incompleto o los datos de entrenamiento sesgados pueden conducir directamente a acciones fallidas, riesgos de seguridad o comportamientos frágiles.
Los sistemas modernos de inteligencia artificial robótica se basan en datos multimodales actualizados y diversos para entrenar modelos de visión-lenguaje-acción en entornos reales, casos extremos y escenarios de cola larga. Sin esta base, incluso la simulación, la planificación o la pila de control más avanzadas tendrán un rendimiento inferior cuando se implementen en el mundo real.
¡Aquí es donde Bright Data se convierte en un facilitador fundamental para la IA robótica!
Bright Data ofrece servicios listos para su uso en empresas que permiten descubrir, extraer y entregar grandes volúmenes de datos web multimodales de alta calidad a escala. Entre los servicios clave se incluyen:
- Paquetes de datos multimodales de IA: acceda a cientos de conjuntos de datos seleccionados o configure canalizaciones de extracción en tiempo real para impulsar el desarrollo y la implementación de la IA.
- Datos de vídeo ilimitados: más de 2300 millones de vídeos extraídos y disponibles para el entrenamiento de IA, incluyendo escenarios de robótica.
- Servicios de anotación y etiquetado: anotación de datos escalable y precisa para texto, imágenes, vídeo y audio, a través de flujos de trabajo automatizados, híbridos o supervisados por humanos.
Todas las soluciones de Bright Data están respaldadas por una infraestructura de nivel empresarial con un tiempo de actividad del 99,99 %, asistencia de expertos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y escalabilidad ilimitada, lo que garantiza un acceso continuo a los datos que necesitan sus sistemas de IA robótica.
Factores principales a tener en cuenta al evaluar las bibliotecas de IA robótica
La inteligencia artificial robótica es todavía un campo en crecimiento, por lo que aún no existen SDK o proveedores universalmente establecidos. Sin embargo, existen muchas bibliotecas de IA robótica, y la mejor manera de compararlas es utilizando criterios comunes como:
- Ámbito: define el enfoque de la biblioteca y qué aspectos de la IA robótica admite.
- Origen: la organización o comunidad detrás de la biblioteca.
- Naturaleza: si es de código abierto, propietaria o un modelo híbrido.
- Lenguajes de programación: lenguajes compatibles para desarrollar con la biblioteca e integrar su API.
- Estrellas de GitHub: popularidad y adopción por parte de la comunidad según las métricas de GitHub.
Las 10 mejores soluciones de IA para robótica
Explora la lista de las mejores bibliotecas, SDK y soluciones de IA para robótica, cuidadosamente seleccionadas y clasificadas según los criterios descritos anteriormente.
1. NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaac es una plataforma de IA robótica abierta y completa para desarrollar, simular e implementar robots autónomos, como AMR, manipuladores y humanoides. Combina bibliotecas aceleradas por CUDA, Isaac ROS e Isaac Sim con modelos de IA preentrenados y flujos de trabajo de referencia para permitir una percepción de alto rendimiento, planificación de movimientos, SLAM (localización y mapeo simultáneos) y aprendizaje robótico en simulación e implementación.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Equipos de robótica que necesitan simulación, aprendizaje e implementación completos, a gran escala y de alto rendimiento en un solo ecosistema.
Ámbito:
- Plataforma abierta de desarrollo robótico para la construcción de robots con IA.
- Admite simulación, aprendizaje robótico, formación, implementación, operación y optimización.
- Abarca la manipulación, la movilidad, la percepción, SLAM, la planificación del movimiento y la robótica humanoide.
- Incluye simulación (Isaac Sim), aprendizaje robótico (Isaac Lab), aceleración ROS 2 (Isaac ROS) y modelos básicos (Isaac GR00T).
Origen:
- NVIDIA + comunidad.
Naturaleza:
- Plataforma de desarrollo robótico abierta, con componentes de código abierto (por ejemplo, Isaac ROS, Newton) junto con bibliotecas y modelos gestionados por NVIDIA.
Lenguajes de programación:
- Generalmente, en Python (por ejemplo, pycuVSLAM, Isaac Lab, flujos de trabajo de Isaac Sim), pero esto depende de la subbiblioteca específica.
- CUDA (para bibliotecas y modelos acelerados).
- API basadas en ROS 2 (enlaces de lenguaje no especificados explícitamente).
Estrellas de GitHub:
- Algunas bibliotecas específicas superan las 6000 estrellas.
2. LeRobot
LeRobot de Hugging Face es una biblioteca PyTorch de código abierto diseñada para democratizar la IA robótica. Proporciona herramientas, Conjuntos de datos y modelos preentrenados para casos de uso de robótica en el mundo real. La biblioteca admite el control independiente del hardware en brazos y humanoides de bajo coste, formatos LeRobotDataset estandarizados y políticas de imitación y aprendizaje por refuerzo de última generación. Te proporciona herramientas para el entrenamiento, la teleoperación y la implementación de tareas robóticas autónomas.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Investigadores y aficionados que recopilan, entrenan e implementan Conjuntos de datos de robots reales.
Ámbito:
- Proporciona modelos, Conjuntos de datos y herramientas para la robótica del mundo real en PyTorch.
- Se centra en el aprendizaje por imitación, el aprendizaje por refuerzo y las políticas de visión-lenguaje-acción (VLA).
- Admite control de hardware, recopilación de datos, entrenamiento, simulación y evaluación.
Origen:
- Hugging Face + comunidad.
Naturaleza:
- Código abierto (se aceptan contribuciones de la comunidad).
- Licencia Apache-2.0.
Lenguajes de programación:
- Python.
Estrellas en GitHub:
- 21,4 mil estrellas.
3. Open Edge Robotics IA Suite de Intel
Robotics IA Suite es una colección de código abierto de SDK, microservicios y aplicaciones de referencia para robots estacionarios, móviles autónomos (AMR) y humanoides. Se basa en la plataforma Open Edge de Intel con integración ROS 2, optimización OpenVINO y aceleración de hardware. Ayuda a los robots a ver, moverse y tomar decisiones en el borde, y es compatible con flujos de trabajo de visión IA, control de movimiento y aprendizaje por imitación.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Robots industriales y estacionarios con gran capacidad de visión que se ejecutan en dispositivos periféricos con limitaciones.
Ámbito:
- Proporciona modelos de IA, bibliotecas, canalizaciones y herramientas de evaluación comparativa para aplicaciones robóticas.
- Admite el aprendizaje por imitación humanoide, la visión y el control de robots estacionarios y los robots móviles autónomos (AMR).
- Se centra en tareas de percepción, planificación del movimiento, control y visión-lenguaje-acción (VLA).
- Incluye modelos optimizados para OpenVINO para visión artificial, LLM y aceleración de hardware en CPU, GPU y NPU de Intel.
Origen:
- Intel.
Naturaleza:
- SDK y bibliotecas de código abierto para el desarrollo y la implementación.
Lenguajes de programación:
- Principalmente Python, con integración ROS 2 y canalizaciones compatibles.
- Depende de la subbiblioteca o SDK específicos que se utilicen.
Estrellas de GitHub:
- 84 estrellas.
4. SDK Bullet Physics
El SDK Bullet Physics es una biblioteca C++ de código abierto para la detección de colisiones en tiempo real y la simulación multifísica. Se utiliza ampliamente en robótica, realidad virtual, juegos y aprendizaje automático. La biblioteca es compatible con la dinámica de cuerpos rígidos y blandos, lo que permite interacciones físicas realistas. Los enlaces Python están disponibles a través de PyBullet, lo que lo hace adecuado para el entrenamiento de IA y la investigación del aprendizaje por refuerzo.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Aprender y probar el control, la cinemática y la dinámica de contacto.
Ámbito:
- Detección de colisiones y simulación multifísica para realidad virtual, juegos, robótica, aprendizaje automático y efectos visuales.
- Proporciona enlaces PyBullet Python para robótica, aprendizaje por refuerzo e investigación en realidad virtual.
- Admite interacciones entre objetos basadas en la física, cinemática y simulación en todas las plataformas.
Origen:
- Erwin Coumans + comunidad Bullet Physics.
Naturaleza:
- Código abierto.
- Con licencia zlib permisiva.
Lenguajes de programación:
- Desarrollado en C++, C, Python, Lua, CMake, Batchfile.
- Enlace disponible en Python a través de PyBullet, la forma recomendada de utilizar la biblioteca.
Estrellas en GitHub:
- 14,2 mil estrellas.
5. MoveIt Pro
MoveIt Pro es una plataforma comercial de IA robótica independiente del hardware, desarrollada por PickNik Robotics para crear, simular e implementar aplicaciones de manipulación avanzadas. Basada en ROS 2, combina árboles de comportamiento, planificación de movimientos impulsada por IA y prevención de colisiones con una API de Python. Compatible con un SDK de código abierto, sustenta el rápido desarrollo de sistemas robustos de brazos robóticos y manipulación móvil en entornos complejos.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Manipulación móvil o con múltiples brazos compleja con planificación sensible a colisiones.
Ámbito:
- Plataforma de aplicaciones robóticas centrada en la manipulación y la manipulación móvil.
- Admite planificación de movimientos, prevención de colisiones, visión artificial y control en tiempo real.
- Permite la simulación, la implementación, la teleoperación y la ejecución en tiempo real a nivel de producción.
- Diseñada para aplicaciones robóticas complejas, con múltiples brazos, guiadas por visión y habilitadas para IA.
Origen:
- PickNik Robotics.
Naturaleza:
- Modelo híbrido: plataforma comercial (MoveIt Pro) con un SDK de código abierto.
- SDK con licencia BSD-3-Clause.
Lenguajes de programación:
- Python (SDK y API principales).
- Integración basada en ROS 2.
- CMake y Docker utilizados para los flujos de trabajo de compilación e implementación.
Estrellas en GitHub:
- 10 estrellas (en el espejo público).
6. Gymnasium-Robotics
Gymnasium-Robotics es una biblioteca Python de código abierto que proporciona entornos de simulación robótica de alta fidelidad para el aprendizaje por refuerzo (RL). Basada en el motor físico MuJoCo, incluye entornos como Fetch, Shadow Dexterous Hand y Franka Kitchen, y admite tareas de manipulación, navegación y objetivos múltiples. Su API compatible con Gymnasium y sus observaciones condicionadas por objetivos facilitan la investigación, la evaluación comparativa y los experimentos RL reproducibles.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Comparar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en robótica.
Ámbito:
- Colección de entornos de simulación de robótica de aprendizaje por refuerzo.
- Admite tareas con múltiples objetivos, manipulación de objetos y configuraciones con múltiples agentes.
- Utiliza el motor físico MuJoCo y la API Gymnasium para la creación de entornos y la interacción.
- Incluye entornos como Fetch, Shadow Dexterous Hand, Adroit Arm, Franka Kitchen, Maze y MaMuJoCo.
- Compatible con los conjuntos de datos D4RL y admite Hindsight Experience Replay (HER) para la investigación en RL.
Origen:
- Fundación Farama + comunidad.
Naturaleza:
- Código abierto.
- Licencia MIT.
Lenguajes de programación:
- Python.
Estrellas en GitHub:
- 846 estrellas.
7. AI2-THOR
AI2-THOR es una plataforma de IA robótica de código abierto que proporciona entornos 3D casi fotorrealistas para la investigación en IA incorporada. Admite múltiples tipos de agentes, manipulación interactiva de objetos, simulaciones basadas en la física y estudios Sim2Real. Con más de 2000 objetos, más de 200 escenas y ricos datos sensoriales, te ofrece lo que necesitas para entrenar y evaluar agentes de IA para tareas de navegación, manipulación y percepción.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Entrenar agentes para la navegación visual y la interacción con objetos.
Ámbito:
- Proporciona una plataforma de alto nivel para la investigación en IA incorporada, incluyendo interacción visual, navegación y manipulación de objetos.
- Admite múltiples tipos de agentes, incluidos humanoides, drones y brazos robóticos (por ejemplo, LoCoBot, inspirado en Kinova).
- Ofrece una simulación físicamente realista con estados de objetos interactivos, compatibilidad con múltiples agentes y entornos aleatorios por dominio.
- Facilita la investigación Sim2Real con RoboTHOR y admite diversas modalidades de imagen para tareas de percepción.
Origen:
- Equipo PRIOR del Instituto Allen para la IA (AI2) + comunidad.
Naturaleza:
- Código abierto.
- Licencia Apache-2.0.
Lenguajes de programación:
- Desarrollado en C#, Python, ShaderLab, JavaScript, HLSL y HTML.
- Disponible como biblioteca Python.
Estrellas en GitHub:
- 1,7 mil estrellas.
8. Safari SDK
Safari SDK, anteriormente conocido como Gemini Robotics SDK, es un kit de herramientas Python de código abierto. Te ayuda a crear y evaluar agentes de IA en robots físicos y simulados. Desarrollado por el equipo de Google DeepMind, admite la gestión completa del ciclo de vida del modelo y marcos de agentes modulares. Incluye implementaciones específicas de hardware como Aloha y Apollo, así como una CLI Flywheel para formación, gestión de datos e implementación.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Investigación sobre agentes de IA robóticos interactivos, basados en el razonamiento y con encarnación.
Ámbito:
- Proporciona herramientas para todo el ciclo de vida de los modelos de Gemini Robotics, incluyendo entrenamiento, servicio, evaluación y ajuste.
- Permite crear agentes interactivos capaces de percibir entornos, razonar y controlar el hardware de los robots.
- Incluye un marco de agentes modulares, encarnaciones específicas de hardware y herramientas para la ejecución de instrucciones, la descripción de escenas y la detección de éxitos.
- Permite la integración con simulaciones y robots del mundo real, como se ejemplifica con la plataforma robótica Aloha.
Origen:
- Google DeepMind (aunque no se considere un producto oficial de Google).
Naturaleza:
- Código abierto.
- Licencia Apache 2.0.
Lenguajes de programación:
- Python.
Estrellas en GitHub:
- 548 estrellas.
9. SDK de Qualcomm Intelligent Robotics Product (QIRP)
El SDK de productos de robótica inteligente (QIRP SDK) es un kit de herramientas enfocado a desarrolladores para crear robótica avanzada en plataformas Qualcomm. Ofrece paquetes ROS, aplicaciones de referencia, integración de sensores acelerados por hardware y herramientas de compilación cruzada. Con ejemplos completos, simulaciones Gazebo y documentación exhaustiva, el SDK QIRP acelera el desarrollo basado en IA, control de movimiento y visión para sistemas robóticos inteligentes en versiones Linux de Qualcomm.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: SLAM acelerado por hardware, visión y fusión de sensores en dispositivos integrados.
Ámbito:
- Proporciona bibliotecas, código de referencia y paquetes ROS para desarrollar aplicaciones robóticas.
- Admite la integración de sensores acelerados por hardware (VSLAM, IMU, Lidar 2D) y la inferencia de IA en CPU, GPU y NPU Hexagon de Qualcomm.
- Ofrece herramientas para visión artificial, control de movimiento, navegación, SLAM y canalizaciones multimedia/IA.
- Incluye una cadena de herramientas de compilación cruzada, entornos de simulación y aplicaciones de muestra para un desarrollo rápido.
Origen:
- Qualcomm.
Naturaleza:
- Código abierto.
- Licencia BSD-3-Clause.
Lenguajes de programación:
- Principalmente BitBake y Shell para la compilación/configuración.
- Python para módulos de robótica e integración ROS.
Estrellas en GitHub:
- 10 estrellas.
10. SDK Telekinesis
Telekinesis es una biblioteca unificada de Python y Node.js para IA física, robótica y visión artificial. Permite una interacción segura y simplificada con objetos y funciones remotos mediante objetos Telekinesis «web-pointer». El SDK proporciona habilidades modulares y combinables para la percepción, la planificación del movimiento y el control. Te ayuda a crear sistemas robóticos completos basados en agentes de forma eficiente, incluso en entornos de confianza limitada o distribuidos.
🔗 Más información:
1️⃣ Ideal para: Control de robots distribuidos o remotos en entornos de baja confianza.
Ámbito:
- Admite percepción (visión 2D/3D, detección de objetos, segmentación, estimación de posturas), planificación de movimientos y control de movimientos.
- Permite la creación y la coordinación de agentes físicos de IA (impulsados por LLM/VLM) para la planificación de tareas y la ejecución de robots en el mundo real.
- Facilita el control de robots industriales, móviles y humanoides, los procesos de simulación a realidad y la manipulación guiada por visión.
- Ayuda a crear robótica agentiva, visión por ordenador y sistemas de IA física.
Origen:
- Telequinesis.
Naturaleza:
- Código abierto.
- Licencia MIT.
Lenguajes de programación:
- Desarrollado en Python, TypeScript y JavaScript.
- Disponible como biblioteca Python y Node.js.
Estrellas en GitHub:
- 18 estrellas.
Conclusión
En este artículo, ha explorado el inmenso potencial de la IA robótica y el papel fundamental que desempeñan los datos y las bibliotecas de alta calidad en la creación de sistemas eficaces. En concreto, ha revisado las 10 principales bibliotecas de IA robótica y ha aprendido que lo que realmente marca la diferencia es la fuente de los datos multimodales que requieren estos sistemas.
Bright Data es compatible con todas las bibliotecas, SDK y soluciones de IA para robótica con una infraestructura de nivel empresarial para IA. Esto incluye conjuntos de datos multimodales masivos, acceso ilimitado a datos de vídeo y servicios de anotación escalables.
¡Regístrese hoy mismo de forma gratuita en Bright Data para explorar nuestros completos servicios de datos web para IA!
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la robótica y la inteligencia artificial?
La robótica se centra en el diseño y la construcción de máquinas físicas que interactúan con el mundo real mediante sensores y actuadores. Por el contrario, la tecnología de IA permite el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones. Aunque son campos distintos, la robótica y la IA se solapan cuando se utiliza la IA para controlar o mejorar el comportamiento robótico.
¿Qué son los robots con inteligencia artificial?
Los robots con inteligencia artificial se encuentran en la intersección entre la robótica y la IA. Son robots físicos cuyo comportamiento está parcialmente controlado por algoritmos de IA, lo que les permite percibir, navegar, comprender el entorno y optimizar tareas. La mayoría depende de la IA para funciones específicas, como el procesamiento de la visión o la planificación de rutas, en lugar de para controlar todo el sistema robótico.
¿Cuáles son algunas aplicaciones reales de la IA en la robótica?
Algunos de los casos de uso más relevantes de la IA en la robótica son:
- Fabricación: los robots impulsados por IA automatizan el montaje, el control de calidad y el mantenimiento predictivo en fábricas inteligentes.
- Industrias de servicios: los robots ayudan en el servicio de alimentos, el comercio minorista y la interacción con los clientes.
- Transporte: los coches autónomos y los drones utilizan la IA para la navegación y la evitación de obstáculos.
- Sanidad: los robots quirúrgicos, los exoesqueletos de rehabilitación y los asistentes de cuidados mejoran la precisión y los resultados de los pacientes.
- Agricultura: los robots autónomos se encargan del deshierbe, la cosecha y la supervisión de los cultivos con precisión.
- Logística: los robots permiten la clasificación automatizada, la automatización de almacenes y la entrega en la última milla.
¿Cuáles son los principales requisitos de datos para entrenar la IA robótica?
El entrenamiento de la IA robótica requiere datos multimodales diversos, como imágenes y vídeos, para conectar la lógica digital con la interacción física. Esta información permite a los algoritmos reconocer objetos para que los robots con IA puedan navegar por entornos complejos y realizar tareas con precisión. Descubra cómo Bright Data suministra datos de vídeo y multimedia para IA.
¿Dónde puedo encontrar otros recursos interesantes sobre IA robótica?
Para obtener una lista de recursos de robótica seleccionados por la comunidad, consulte:
