NVIDIA invierte en la coreana RLWRLD, que lanza DexBench, una prueba de 15 tareas para manos de humanoides construida sobre el simulador de NVIDIA

NVIDIA anunció el 9 de noviembre que invertirá en RLWRLD, una startup de Seúl que desarrolla modelos fundacionales para robots, durante un foro de startups que organizó con el Ministerio de Ciencia surcoreano en el marco de AI Day Seoul. El dinero sale de la propia NVIDIA y no de su brazo NVentures, según Seoul Economic Daily, y el mismo anuncio incluyó a dos desarrolladores coreanos de modelos de lenguaje, Upstage y Motif Technologies. Ninguna de las partes dio una cifra. The Elec informa de que RLWRLD está levantando unos 200.000 millones de wones con una valoración previa de alrededor de 1 billón de wones.

Lo que RLWRLD enseñó en el escenario explica el interés de NVIDIA mejor que la ronda. DexBench, un banco de pruebas que mide cómo manipulan objetos los robots humanoides con manos de cinco dedos, está construido sobre Isaac Lab-Arena y el motor físico Newton de NVIDIA. Entrar en la empresa que redacta el examen ayuda a que el simulador de NVIDIA sea el lugar donde se califican las manos robóticas.

Quince tareas en cuatro entornos de trabajo, puntuadas con lo que el modelo no ha visto

La versión mostrada en Seúl tiene 15 tareas en comercio minorista, logística, montaje y restauración hotelera, con manos y productos modelados según especificaciones reales, según el anuncio de la empresa. Además de la tasa de éxito, mide la generalización en tres ejes: objetos desconocidos, física distinta y disposiciones cambiadas. Cuando RLWRLD y NVIDIA describieron DexBench por primera vez en junio, enumeraron 18 tareas "atómicas" en cinco dominios de habilidad.

RLWRLD dice que publicará el código, los entornos, los recursos de simulación, los datos de entrenamiento, los modelos de referencia y una clasificación, sin dar fecha. Genesis AI y Mimic Robotics lo están probando con acceso anticipado. "El progreso de la IA robótica solo puede vincularse a despliegues reales si podemos medir de forma objetiva la manipulación precisa en entornos industriales reales", dijo el consejero delegado, Ryu Jung-hee.

El punto débil es quién entrega primero. La referencia inicial procede de RLDX 1.1, el próximo modelo de la propia RLWRLD, y en junio la empresa afirmó que su RLDX-1 superaba al GR00T N1.6 de NVIDIA y al π0.5 de Physical Intelligence en ocho bancos de pruebas de simulación. Una clasificación cuya primera entrada es el modelo de su autor parece marketing hasta que laboratorios externos publiquen sus propias puntuaciones.