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Robótica Diaria 1.9 por Grok
1. Cifrado y DePIN
XMAQUINA @xmaquina
Desarrollo Principal: La subasta comunitaria de DEUS se agotó, recaudando más de 3,25 millones de dólares en 30 minutos, con una financiación total de DAO de 10 millones de dólares.
Interpretación de valor: Fortalecer las capacidades financieras de las DAOs robóticas en Web3 y apoyar el desarrollo y expansión de ecosistemas robóticos autónomos.
Fuente:
Hivemapper @Hivemapper
Progreso del núcleo: El kilometraje global del mapeo superó los 700 millones de kilómetros, lo que equivale a 17 órbitas alrededor de la Tierra.
Interpretación de valores: Esto marca la expansión a gran escala de DePIN en el campo de los datos cartográficos, impulsando aplicaciones prácticas en navegación robótica y sistemas autónomos.
Fuente:
GEODNET @GEODNET
Desarrollo principal: Demostración de cortacésped autónomo RTK en CES para apoyar el mantenimiento automático del césped en el jardín.
Interpretación de valores: Mejorar el papel de DePIN en la infraestructura en la agricultura de precisión y la automatización robótica, facilitando los servicios de localización en la economía robótica.
Fuente:
@helium de helio
Core Progress: Se expandió a Brasil y se asoció con Mambo WiFi para ofrecer una red inalámbrica descentralizada con millones de usuarios basada en 40.000 puntos de acceso.
Interpretación de valor: Acelerar el despliegue global de DePIN para proporcionar una infraestructura de conectividad fiable para robots y dispositivos IoT.
Fuente:
2. Academia
IDESplat: Estimación iterativa de probabilidad de profundidad para el splatting gaussiano 3D generalizable
Avance tecnológico: Mediante la estimación iterativa de probabilidad de profundidad, se realiza la reconstrucción de escena del sputtering gaussiano 3D general y se mejora la precisión de predicción de los parámetros gaussianos de la red feedforward.
Fuente:
SLAM robusto de splatting gaussiano con inicialización densa de un solo disparo
Avance tecnológico: Introdujo un robusto marco SLAM de sputtering gaussiano y utilizó inicialización de densificación no entrenada para reemplazar residuos y así impulsar la densificación y mejorar el rendimiento de SLAM.
Fuente:
Cerrando la brecha de la realidad: Despliegue de simulador a real de disparo cero para un hábil agarre y manipulación basada en la fuerza
Avance tecnológico: Realizar simulación de disparo cero hasta el despliegue en el mundo real, apoyar el agarre y manipulación hábiles basados en la Fuerza, y reducir la brecha de realidad.
Fuente:
3. Industria y Big Tech
Boston Dynamics
Dinámica de aterrizaje: La primera demostración en acción real del robot humanoide Atlas en el CES 2026, que demuestra la combinación de autonomía y operación remota, e introduce inteligencia básica en colaboración con Google DeepMind, está prevista para desplegarse en fábricas modernas en 2028.
Fuente:
Robótica Unitree
Dinámica de aterrizaje: Presentando robots humanoides G1, H2 y R1 en CES 2026, haciendo hincapié en aplicaciones de fábrica, hogares y hospitales, mostrando agilidad y vídeos prácticos de demostración.
Fuente:
NVIDIA Isaac
Dinámica de aterrizaje: Desarrollar capacidades humanoides universales con Isaac GR00T N1.6, simular flujos de trabajo realistas y desarrollar robots lunares en instituciones tecnológicas japonesas para automatizar tareas de cocina y cuidado usando GPUs Isaac Sim y RTX.
Fuente:
Resumen de la relación señal-ruido
En las últimas 48 horas, la tendencia más importante ha sido la expansión global de las redes DePIN y la integración acelerada de la simulación de robots humanoides en el despliegue real, impulsando la implementación real del cifrado y la robótica.
8 ene, 16:16
Robotics Daily 1.8 de grok (Veamos juntos Yushu Fei al final del artículo)
1. Cripto y DePIN
- Robox
Progreso principal: Se lanzó una aplicación para iOS que permite a los usuarios recopilar datos anónimos de sensores mediante movimientos diarios para el entrenamiento de robots, y la versión para Android se lanzará pronto.
Interpretación de valor: Construir una capa de datos abiertos para promover la intersección entre DePIN y la IA robótica, y realizar la participación de bajo umbral de los smartphones como red de sensores descentralizada.
Fuente:
- Red Presens
Progreso central: Desplegar una capa DePIN para capturar datos espaciotemporales humanos anónimos y apoyar aplicaciones de IA y robótica.
Interpretación de valores: Proporcionar datos del mundo físico en tiempo real para la IA incorporada para promover la implementación práctica de DePIN en el entrenamiento de robots.
Fuente:
- Xmaquina @xmaquina
Progreso Central: Posicionado como una capa autónoma de coordinación de la fuerza laboral, que apoya la identidad on-chain de las máquinas, la gobernanza DAO y el enrutamiento de valor.
Interpretación de valor: Trasladar la IA física de la centralización a una economía descentralizada $DEUS los poseedores pueden participar en la distribución del valor en la infraestructura de máquinas.
Fuente:
2. Academia
- SA-ResGS: Splatting Gaussiano 3D Residual Auto-Aumentado
Avance tecnológico: Se propone un marco de sputtering gaussiano 3D residual auto-mejorado para estabilizar la cuantificación de la incertidumbre y mejorar el rendimiento del aprendizaje no supervisado.
Fuente:
- Despliegue de simulador a real de disparo cero para manipulación hábil basada en la fuerza
Avances tecnológicos: Realizar simulaciones de disparo cero a un despliegue realista y apoyar la rápida transferencia de tareas flexibles de manipulación de energía.
Fuente:
3. Industria y Big Tech
- Boston Dynamics
Desarrollos en la implementación: Lanzar una versión lista para producción del robot humanoide Atlas, integrar inteligencia básica en colaboración con Google DeepMind y demostrar pilotos de fábrica en el CES.
Fuente:
- Unitree
Dinámica de aterrizaje: El robot G1 muestra movimientos de nivel superhumano, soporta envíos en lote e integra control por IA.
Fuente:
267
El Atlas de Boston Dynamics en el CES sorprendió:
1,9 m de altura, 90 kg de peso, casi un macho adulto normal;
La estructura es flexible, y el cuerpo puede girarse hacia adelante, atrás, izquierda y derecha sin que haya callejones sin salida;
Acceso al modelo de Google DeepMind para entender de forma independiente tareas, completar una serie de tareas como el manejo en escenarios reales de fábrica;
Cabezal modular con sensores integrados y centro de cómputo; El diseño de juntas simplificado pero altamente pragmático se adapta a escenarios de aplicación;
El primer humanoide con un sistema de seguridad verificable...
2026 será el primer año de aterrizaje de robots
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