La startup británica Vsim, con sede en Cambridge, ha desarrollado un sistema de simulación virtual que permite entrenar robots en cuestión de minutos, superando la velocidad de competidores que requieren días para lograr resultados similares. El robot Freddo, creado por los fundadores Michelle Lu y Kier Storey, ha sido capaz de aprender a caminar, reconocer y agarrar objetos en un entorno virtual antes de ser desplegado en hardware físico. Este avance se debe a la optimización de algoritmos antiguos para aprovechar las unidades de procesamiento gráfico (GPU), permitiendo ejecutar decenas de miles de simulaciones simultáneas mientras el robot se mueve. Esta capacidad es crucial para la adaptación en entornos no estructurados, como hogares, donde el robot debe reaccionar rápidamente a imprevistos como personas o animales. Aunque Nvidia domina el mercado de chips para IA y ofrece herramientas como Isaac Sim y Cosmos, los expertos señalan que sus sistemas aún carecen de la precisión necesaria para tareas de manipulación complejas de largo alcance. En contraste, Vsim busca reducir las aproximaciones de la simulación para que los modelos funcionen tanto en la realidad como en la virtualidad. Mientras tanto, investigadores como Rika Antonova de la Universidad de Cambridge, que trabaja con el software de código abierto MuJoCo, validan la promesa de la simulación rápida, aunque advierten de las limitaciones actuales en la modelización de objetos deformables o procesos de corte. La compañía Vsim planea lanzar pronto un segundo robot, Nacho, para acelerar el desarrollo y mejorar la portabilidad de su software.
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