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Modelado Digital del Robot
En esta etapa crearás la versión virtual de tu robot, definiendo su estructura y movimientos básicos para que pueda ser simulado y entrenado con inteligencia artificial.
Cinco días para construir la versión digital de tu robot, entrenarla con Reinforcement Learning y llevar esa política al hardware. Es el mismo tipo de tecnología que aplican Boston Dynamics, Tesla y Google DeepMind.
Nadie le programa el paso al robot. Se lanzan muchos agentes en paralelo dentro del simulador: casi todos se caen, y de cada caída sale la corrección del siguiente intento. Eso es lo que verás correr en tu propia máquina durante el bootcamp.
Este bootcamp te ofrece una experiencia práctica y acelerada para aprender a diseñar, simular y entrenar robots utilizando técnicas modernas de Aprendizaje por Refuerzo (RL). A lo largo de cinco días, los participantes desarrollarán un proyecto completo que incluye la creación de la versión virtual del robot para definir su estructura y comportamiento, simulación en motores físicos, entrenamiento con PPO, pruebas en múltiples entornos digitales y la posterior transferencia del modelo a robots reales.
En esta etapa crearás la versión virtual de tu robot, definiendo su estructura y movimientos básicos para que pueda ser simulado y entrenado con inteligencia artificial.
En Sim2Sim aprenderás a probar tu agente de Reinforcement Learning en distintos simuladores para hacerlo más robusto y adaptable. Cambiarás parámetros físicos, ruido y condiciones del entorno para que el modelo generalice mejor antes de usarlo en el mundo real.
En Sim2Real llevarás la política entrenada en simulación al robot real Unitree Go2. Verás técnicas para que el comportamiento aprendido funcione fuera del simulador: domain randomization, calibración y ajustes de seguridad. Finalizarás probando tu agente directamente en el Go2 y validando su desempeño en un entorno físico.
Desde el día uno trabajas con simuladores profesionales y modelos de robot, armando paso a paso tu propio pipeline de Reinforcement Learning.
Del entorno simulado al mundo real: cada día deja una pieza lista del pipeline.
Te confirmamos las próximas fechas, el cupo disponible y lo que necesitas llevar. La inscripción se cierra cuando se llena el grupo, porque la práctica final es con robots reales.
Es un paradigma de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones mediante interacción con un entorno, recibiendo recompensas que guían su comportamiento hacia un objetivo.
Sí. Las técnicas que aprenderás se usan en industria, investigación y robótica avanzada: robots móviles, brazos robóticos, drones, manipuladores, inspección, brazos colaborativos y más.
Un robot digital construido por ti, un modelo entrenado con IA, la experiencia práctica de haber llevado ese aprendizaje a un robot real, y la habilidad de crear robots que aprenden por sí mismos.
Sí. Tendrás la oportunidad de ver cómo un robot —como el Go2— aplica lo que aprendió sin haber sido programado manualmente. No es un simple demo: es tu propio modelo puesto a prueba en hardware real.
No. Empezamos desde lo básico: cómo es un robot por dentro, cómo se mueve, qué sensores usa y cómo aprende. Luego avanzamos hasta lograr que tu robot aprenda comportamientos completos por sí mismo.
¿Te quedó otra duda? Escríbenos por WhatsApp o mira el workshop de introducción.