La startup británica Worldmodeldata, asesorada por Yann LeCun, busca resolver la falta de datos físicos para entrenar modelos de IA que interactúen con el mundo real. A diferencia de los modelos de lenguaje grandes, que dependen de texto, estos modelos requieren datos visuales y de acción para comprender la física y el control motor. Worldmodeldata actúa como intermediario que licencia casi un millón de horas de datos de videojuegos, ofreciendo una alternativa a los estudios que recopilan información manualmente o a las grandes tecnológicas que desarrollan sus propios motores de simulación.
La empresa argumenta que los videojuegos proporcionan una cantidad masiva y variada de datos que incluyen casos límite, esenciales para la seguridad en aplicaciones como vehículos autónomos o robots. Sin embargo, expertos como Ming-Yu Liu de Nvidia y Xiatian Zhu de la Universidad de Surrey señalan limitaciones. Liu advierte que la física de los videojuegos es a menudo aproximada y carece de los detalles finos necesarios para el control motor preciso, mientras que Zhu señala que son simuladores gruesos. A pesar de estas críticas, la startup planea expandirse a recompensar a jugadores individuales y espera que los datos de videojuegos formen la base principal de los modelos de IA, similar a cómo GPT ha transformado el lenguaje.