Un equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon ha logrado avances significativos. El marco de inteligencia artificial H2O que desarrollaron utiliza tecnología de aprendizaje por refuerzo para lograr la teleoperación del movimiento de todo el cuerpo en tiempo real de robots humanoides. Esta tecnología rompe las limitaciones de la operación remota tradicional, captura los movimientos humanos a través de cámaras RGB y el robot los imita en tiempo real, estableciendo un nuevo hito para la tecnología de control de robots. El sistema combina inteligentemente la detección de imitadores privilegiados y la construcción de conjuntos de datos de movimiento para garantizar un funcionamiento eficiente y estable en escenarios reales, lo que demuestra el gran potencial de la inteligencia artificial en el campo del control de robots.
El marco de IA H2O desarrollado por el equipo de la Universidad Carnegie Mellon utiliza el aprendizaje por refuerzo para permitir que los movimientos humanos controlen robots humanoides en tiempo real. A través de la detección de imitadores privilegiados y la construcción de conjuntos de datos de movimiento, se logró con éxito la teleoperación de movimiento de cuerpo completo en escenas reales. La cámara RGB capta los movimientos humanos y el robot los imita en tiempo real.
El éxito del framework H2O radica no sólo en su avance tecnológico, sino también en su aplicación en escenarios reales. El resultado de esta investigación allana el camino para futuras aplicaciones de robots humanoides en más campos y también presagia amplias perspectivas para el desarrollo integrado de la inteligencia artificial y la tecnología robótica. Se cree que en el futuro aparecerán aplicaciones más innovadoras basadas en tecnologías similares, lo que contribuirá a un mayor desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología robótica.