Herramientas robotics training de alto rendimiento

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  • Genie 3 genera entornos interactivos y realistas en tiempo real a partir de indicaciones de texto.
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    ¿Qué es Genie 3?
    Genie 3 es un modelo de mundo IA revolucionario desarrollado por DeepMind que genera entornos 3D interactivos y explorables en tiempo real. A diferencia de las herramientas tradicionales de generación de video, Genie 3 produce mundos coherentes y conscientes de la física con eventos dinámicos que modifican los ambientes manteniendo el realismo. Se utiliza principalmente para entrenamiento de agentes de IA, simulaciones educativas, medios creativos y desarrollo robótico, soportando interacciones de varios minutos con consistencia ambiental y alta calidad visual.
    Características principales de Genie 3
    • Generación de entorno en tiempo real a 24 FPS
    • Visuales de alta resolución 720p
    • Eventos interactivos en el mundo basados en indicaciones
    • Memoria visual para consistencia ambiental
    • Soporta entrenamiento de agentes incorporados
    Pros y Contras de Genie 3

    Desventajas

    Actualmente espacio de interacción limitado y complejidad multiagente
    La consistencia ambiental dura solo varios minutos
    No disponible como aplicación descargable para móvil/escritorio
    Acceso limitado vía vista previa de investigación en la actualidad

    Ventajas

    Alta consistencia ambiental y física
    Generación de mundos interactiva y en tiempo real
    Soporte para modificaciones complejas mediante indicaciones
    Facilita diversas aplicaciones desde la investigación hasta la creatividad
  • Una plataforma RL de código abierto inspirada en Minecraft que permite a agentes AI aprender tareas complejas en entornos sandbox 3D personalizables.
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    ¿Qué es MineLand?
    MineLand proporciona un entorno sandbox 3D flexible inspirado en Minecraft para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo. Cuenta con APIs compatibles con Gym para una integración fluida con bibliotecas RL existentes como Stable Baselines, RLlib, y implementaciones personalizadas. Los usuarios tienen acceso a una biblioteca de tareas, incluyendo recolección de recursos, navegación y desafíos de construcción, cada una con dificultades y estructuras de recompensa configurables. Renderizado en tiempo real, escenarios multi-agente y modos sin interfaz permiten entrenamiento escalable y benchmarking. Los desarrolladores pueden diseñar nuevos mapas, definir funciones de recompensa personalizadas y agregar sensores o controles adicionales. La base de código open-source de MineLand fomenta la investigación reproducible, el desarrollo colaborativo y la creación rápida de prototipos de agentes IA en mundos virtuales complejos.
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