Dos semanas después de su ruptura con OpenAI, la empresa de robótica Figure ha revelado en qué ha estado trabajando: un sistema de IA que permite a los robots comprender el lenguaje y manipular objetos que nunca han visto antes.  

¿Podría esta tecnología ser el avance definitivo que haga realidad la llegada de robots realmente útiles a nuestros hogares?

• Figure presenta un nuevo sistema para robots domésticos  

• La nueva IA de Microsoft acelera la investigación de proteínas  

• La IA iguala en días una década de estudio sobre superbacterias  

• 4 nuevas herramientas de IA

Figure presenta un nuevo sistema para robots domésticos

El fabricante de robots humanoides Figure ha presentado Helix, un nuevo modelo de IA de Visión-Lenguaje-Acción que permite a los robots comprender comandos de voz y manipular objetos que nunca han visto antes, un gran paso hacia los robots domésticos funcionales.

Detalles:

• El sistema combina un "cerebro" de 7.000 millones de parámetros para la comprensión con un modelo más ligero de 80 millones de parámetros para el control preciso del movimiento.

• Figure ha demostrado cómo dos robots colaboran para guardar la compra con comandos en lenguaje natural, sin haber visto antes los productos.

• Helix funciona de manera eficiente con GPUs estándar a bordo y solo necesita 500 horas de datos de entrenamiento, mucho menos que enfoques anteriores.

• Este avance llega pocas semanas después de que Figure rompiera su alianza con OpenAI, lo que sugiere confianza en su propia tecnología.

¿Por qué es importante?

Los robots ya están demostrando su utilidad en entornos industriales, y la cuestión no es si, sino cuándo, los robots humanoides desempeñarán un papel clave en las tareas del hogar. El sistema de Figure y su capacidad para escalar el aprendizaje robótico acercan un poco más esta tecnología a la realidad de gestionar la variedad de objetos y situaciones únicas de un hogar.

La nueva IA de Microsoft acelera la investigación de proteínas

Microsoft Research ha lanzado BioEmu-1, un nuevo sistema de IA que puede predecir cómo cambian de forma y se mueven las proteínas, generando miles de estructuras de proteínas por hora y alcanzando la precisión de las simulaciones de supercomputadoras.

Detalles:

• El sistema genera muestras de estructuras de proteínas 100.000 veces más rápido que la dinámica molecular tradicional, reduciendo lo que tomaría meses de cálculo a solo minutos.

• El modelo fue entrenado con 200 milisegundos de datos de simulación molecular, más de 9 billones de bloques constructivos de ADN y 750.000 mediciones de estabilidad.

• Las pruebas mostraron una precisión extrema al predecir la estabilidad de las proteínas, incluso en aquellas que no había visto antes, coincidiendo con las mediciones de laboratorio.

• Microsoft pone el sistema a disposición de los investigadores de todo el mundo a través de Azure AI Foundry Labs.

¿Por qué es importante?

¿Es esta la semana del despegue acelerado de la ciencia con IA? Tanto Microsoft como Google están lanzando modelo tras modelo que aceleran el proceso de investigación científica, convirtiendo meses o años de trabajo en solo unos días (más sobre esto más abajo). Además, con tantos sistemas de código abierto para investigadores a nivel global, esto es probablemente solo el comienzo.

La IA iguala en días una década de investigación sobre superbacterias

El sistema Co-Científico de IA de Google ha llegado de manera independiente a la misma conclusión sobre la resistencia bacteriana a los antibióticos que los investigadores del Imperial College, ¡en solo 48 horas frente a la investigación no publicada de una década del equipo!

Detalles:

• La IA identificó cómo las bacterias roban "colas" de virus para propagar genes de resistencia, coincidiendo con los hallazgos no publicados de un estudio de 10 años.

• El sistema generó cinco hipótesis viables, siendo su predicción principal completamente exacta con los resultados experimentales.

• Los investigadores confirmaron que la IA no tuvo acceso a sus resultados privados, lo que hace que la coincidencia sea aún más significativa.

• Google anunció públicamente el sistema Co-Científico ayer, haciéndolo disponible para los investigadores a través de un nuevo programa de pruebas.

¿Por qué es importante?

No pasó mucho tiempo antes de que Co-Científico hiciera titulares sorprendentes, y esto es solo una muestra del futuro en el que años de avances científicos se comprimiran en días. Esta prueba también ilustra cómo la IA no necesariamente reemplazará a los científicos, sino que acelerará dramáticamente su proceso de descubrimiento y validación.

NUEVAS HERRAMIENTAS

💻 Proxy 1.0 - Asistente de IA que puede hacer clic, desplazarse y navegar por la web
🧠 R1 1776 - Modelo de razonamiento R1 de DeepSeek, post-entrenado por Perplexity AI para eliminar la censura
🎬 BuzzClip - Genera contenidos virales de UGC para TikTok en 60 segundos
👩🏻‍💻 Fleet AI Copilot - Asistente de IT impulsado por IA para soporte personalizado y gestión optimizada del equipo

NOTICIAS EXPRESS

• xAI ha anunciado que su nuevo modelo Grok-3 está disponible de forma gratuita por tiempo limitado, con los usuarios premium obteniendo un mayor uso y acceso anticipado a características avanzadas.

• El COO Brad Lightcap reveló que OpenAI cuenta ahora con 400 millones de usuarios activos semanales y 2 millones de clientes empresariales de pago, con el uso por parte de desarrolladores duplicándose en los últimos 6 meses.

• NVIDIA se ha asociado con la American Society for Deaf Children para lanzar 'Signs', una plataforma impulsada por IA que ofrece retroalimentación en tiempo real para los estudiantes de ASL (lengua de señas americana), junto con un conjunto de datos de 400,000 clips de vídeo de lengua de señas.

• Pika Labs ha lanzado Pika Swaps, permitiendo a los usuarios reemplazar fácilmente cualquier objeto o personaje en una escena con comandos de texto o imagen.

• Spotify ha anunciado la integración de la tecnología de voz AI de ElevenLab en la plataforma, permitiendo a los autores crear y distribuir contenido narrado por IA en 29 idiomas.

• Investigadores del MIT han presentado 'FragFold', un sistema de IA que puede predecir qué fragmentos de proteínas pueden unirse e inhibir proteínas objetivo para el descubrimiento de medicamentos y la biología celular.