Martes 3 de noviembre de 2026 ·

Ashutosh Saxena, CEO de TorqueAGI, sostiene que los robots no necesitan grandes volúmenes de datos para aprender

Relevancia 58 de 100 Corea del Sur, Seúl

Ashutosh Saxena, CEO de la startup estadounidense TorqueAGI, defiende que la IA física de los robots puede aprender con muchos menos datos. Su empresa desarrolla un 'World-Reasoning Model' que incorpora forma, peso, geometría y fuerzas de los objetos en el razonamiento del modelo, en lugar de memorizar imágenes. Según Saxena, esto permite aprender nuevas tareas con hasta 1.000 veces menos datos que los métodos actuales.

Qué significa

Si se confirma esa cifra, instalar un robot en una nueva línea de producción requeriría mucho menos recopilar y etiquetar datos, lo que reduciría el coste de adoptar robots en la industria.

Fuentes originales

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