Martes 3 de noviembre de 2026 ·

Tsinghua, Infinigence y AgiBot logran que 96 robots aprendan unos de otros y superen la media humana

Relevancia 52 de 100 China, Pekín

Tsinghua, Infinigence y AgiBot presentan el método 'Collective Experience Learning' (CEL), en el que los robots aprenden de las experiencias exitosas de otros robots del grupo. En pruebas con 96 robots reales, el sistema superó en cinco tareas (flores, ropa, carga de móviles, montaje de sillas y empaquetado de smartphones) el promedio de seis trabajadores humanos. En el empaquetado de smartphones, el éxito subió de 79,2% a 98,3%, y con más robots (de 16 a 96) el éxito pasó de 86,7% a 98,3%.

Qué significa

Sugiere que añadir robots a un grupo mejora su rendimiento sin necesidad de más demostraciones humanas, lo que podría abaratar el entrenamiento de robots para tareas domésticas e industriales.

Fuentes originales

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