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Tencent Cloud ha lanciato uno stack integrato per l'addestramento di dati multimodali e modelli, progettato per accelerare l'implementazione dell'AI fisica nei sistemi umanoidi.
La startup italiana Generative Bionics sta scalando la propria infrastruttura di IA fisica con una struttura dedicata, progettata per addestrare l'umanoide industriale GENE.01 a compiti complessi.
Amap di Alibaba ha rilasciato Lambda-0, un modello umanoide per l'intero corpo addestrato su 500 ore di video umani egocentrici che si implementa direttamente su Unitree G1.
DexForce, azienda con sede a Shenzhen, ha raccolto fondi per sviluppare simulazioni di ambienti di lavoro virtuali, con l'obiettivo di ridurre i costi e accelerare l'implementazione di robot umanoidi in contesti industriali.
Mecka AI ha chiuso un round da 60 milioni di dollari guidato da Sequoia Capital per raccogliere dati sul movimento umano finalizzati all'addestramento di robot umanoidi e piattaforme di lavoro aziendali.
Mentre i fornitori di dati investono pesantemente nella cattura del movimento umano, la corsa per rendere le macchine bipedi capaci di camminare e lavorare in modo più naturale entra in una nuova fase.
Una nuova ricerca del MIT sugli ambienti virtuali generati dall'IA mira a colmare il divario tra l'addestramento e le prestazioni nel mondo reale per robot come il Unitree G1.
Tesla sta addestrando il suo robot umanoide Optimus utilizzando dati provenienti da dipendenti reali della sua Gigafactory, con l'obiettivo di potenziare le sue capacità per l'assistenza pratica in casa e sul posto di lavoro.
Il CEO di Flexion avverte: la teleoperazione è essenziale per addestrare i robot umanoidi, ma il progresso a lungo termine dipende da reinforcement learning e tecniche di simulazione.