Profundidad análisis OpenMind: ¿Cómo colaboran las personas con Bots?

La tecnología de los Bots está avanzando rápidamente y atrayendo la atención global. Pasear con un perro robot o permitir que un robot humanoide ayude con las tareas del hogar ya no es algo lejano.

El siguiente paso es clave. ¿Cómo colaboran las personas con Bots? ¿Cómo se coordinan entre sí los Bots? Este informe explorará las respuestas a estas preguntas a través de OpenMind.

Puntos clave

• OpenMind desarrolló el entorno de ejecución de código abierto “OM1”. OM1 creó un entorno donde todos los Bots, independientemente del fabricante, pueden comunicarse y colaborar libremente.
• La red blockchain de OpenMind “FABRIC” ha establecido un sistema de verificación de identidad de Bots, registro de transacciones y verificación distribuida. FABRIC sienta las bases para la economía de máquinas autónomas.
• OpenMind utiliza el estándar ERC-7777 para definir las reglas de comportamiento de los Bots. OpenMind está colaborando con AIM Intelligence para desarrollar una “capa de seguridad de IA física”. Estas tecnologías trabajarán juntas para prevenir fallos y bloquear ataques externos.

1. La velocidad de crecimiento de la tecnología de Bots es inimaginable.

Los Bots ya no pertenecen a un futuro lejano, ni solo sirven a unas pocas personas.

Hace unos años, los Bots solo aparecían en laboratorios o lugares industriales. Ahora, están entrando en nuestra vida diaria. La gente pasea a perros robots en los parques o deja que los Bots humanos ayuden con las tareas del hogar, estas ya no son escenas de películas de ciencia ficción.

Fuente: 1X Technologies

1X Technologies recientemente lanzó “Neo”, un robot humanoide para el hogar, haciendo que esta realidad sea más accesible. Los consumidores ahora pueden tener un robot asistente personal en casa a través de una suscripción mensual de 499 dólares o un pago único de 20,000 dólares. El precio sigue siendo alto, pero el significado es claro: la tecnología robótica ya ha entrado en los hogares de los consumidores.

Fuente: Made Visual Daily

Además de Neo, las empresas globales están acelerando la innovación a través de una feroz competencia. Los participantes destacados incluyen a Figure, Tesla y Boston Dynamics de EE. UU., así como a Yu Shu Technology de China. Tesla planea comenzar la producción en masa de su robot humanoide “Optimus” a partir de 2026, y su precio será inferior al de sus automóviles.

La industria de los Bots está expandiéndose rápidamente hacia el mercado de consumo. Un futuro que alguna vez parecía lejano ha llegado más rápido de lo esperado, abriendo la puerta a una nueva realidad cotidiana.

2. Robots en la vida cotidiana: posibilidades y limitaciones

¿Qué cambios puede traer la tecnología de los Bots a nuestra vida diaria? Imaginemos un futuro en el que convivimos con Bots.

Neo limpia la casa. El perro robot de Yushu juega con los niños. Optimus va al supermercado a comprar ingredientes para la cena. Cada robot trabaja en conjunto, manejando sus propias tareas al mismo tiempo. Los usuarios experimentan un día más eficiente.

Vamos a pensar un paso más allá. ¿Qué pasaría si los Bots pudieran colaborar para manejar tareas complejas?

Optimus está comprando en el supermercado. Neo revisa la nevera y le pide a Optimus ingredientes adicionales. Figure ajusta la receta según la información de alergias del usuario. Cada Bots está conectado en tiempo real, operando de manera orgánica como un equipo. El usuario solo necesita dar un simple comando: “Quiero comer un omelette.”

Pero sigue siendo un sueño lejano. Los Bots carecen de la inteligencia suficiente para responder de manera flexible a diversas situaciones. El problema mayor es que cada Bot opera en sistemas cerrados basados en diferentes pilas tecnológicas.

Los Bots de diferentes fabricantes tienen dificultades para intercambiar datos o colaborar sin problemas. Las fotos pueden ser transferidas entre iPhones a través de AirDrop, pero no se puede hacer AirDrop con teléfonos Samsung Galaxy. Los Bots enfrentan las mismas limitaciones.

Helix de Figure, fuente: Figure

Por supuesto, la cooperación se puede lograr en condiciones limitadas, como el Helix de Figure: el mismo fabricante, la misma pila tecnológica.

Pero la realidad es más compleja. Observa la actual industria de Bots. Una variedad de Bots está irrumpiendo en el mercado como la explosión cámbrica.

Los futuros usuarios elegirán varios Bots según sus preferencias y necesidades, en lugar de ceñirse a una sola marca. Nuestros hogares de hoy demuestran este modelo. Elegimos un refrigerador Samsung, una lavadora LG y una aspiradora Dyson.

Ahora imagina robots de múltiples fabricantes trabajando juntos en el mismo hogar. Un robot de cocina cocina. Un robot de limpieza limpia el suelo. Estos dos robots no pueden compartir información de ubicación. Incluso si comparten datos, no pueden interpretarlos correctamente. Tienen diferentes métodos de cálculo de distancia y unidades de medida.

No pueden rastrear las rutas de movimiento entre sí. Las colisiones ocurrirán. Este es solo un ejemplo simple. Más Bots y tareas complejas amplificarán el caos y el riesgo de colisiones.

3. OpenMind: construir un mundo de colaboración de Bots

Fuente: OpenMind

OpenMind nació para resolver estos problemas.

OpenMind rompe con las pilas tecnológicas cerradas, persiguiendo un ecosistema abierto en el que todos los Bots puedan trabajar juntos de manera colaborativa. Este enfoque permite que los Bots de diferentes fabricantes se comuniquen y colaboren libremente.

OpenMind ha propuesto dos fundamentos clave para lograr esta visión. Primero, “OM1” como el tiempo de ejecución de código abierto para Bots. OM1 proporciona un método de comunicación estandarizado, lo que permite que todos los Bots, a pesar de las diferencias de hardware, puedan entenderse y colaborar entre sí.

En segundo lugar, “FABRIC” opera como una red basada en blockchain. FABRIC establece un entorno de colaboración confiable entre Bots. Estas dos tecnologías crean un ecosistema que permite que todos los Bots, sin importar el fabricante, operen de manera orgánica como un equipo.

3.1. OM1: Hacer que los Bots sean más inteligentes y más flexibles

Como hemos visto anteriormente, los Bots existentes todavía están atrapados en sistemas cerrados, lo que dificulta la comunicación entre ellos.

Más específicamente, los Bots intercambian información a través de datos binarios o formatos de código estructurado. Estos formatos varían según el fabricante, lo que obstaculiza la compatibilidad. Por ejemplo, los Bots de la empresa A representan la posición como (x, y, z) coordenadas, mientras que la empresa B lo define como (latitud, longitud, altura). Incluso en el mismo espacio, no pueden entender la posición del otro. Cada fabricante utiliza diferentes estructuras y formatos de datos.

Fuente: OpenMind

OpenMind ha resuelto este problema a través del runtime de código abierto “OM1”. Piensa en ello como Android, que puede funcionar en todos los dispositivos sin importar el fabricante. OM1 funciona de la misma manera, permitiendo que todos los Bots se comuniquen en el mismo idioma sin importar el hardware.

OM1 permite a los Bots comprender y procesar información basada en el lenguaje natural. El artículo de OpenMind “Con una frase es suficiente” explica esto muy bien. La comunicación entre Bots no necesita comandos o formatos complejos. Un contexto de lenguaje natural puede lograr la comprensión y colaboración mutuas.

Ahora profundicemos en cómo funciona OM1.

Fuente: OpenMind

Primero, los Bots recopilan información del entorno a través de varios módulos de sensores como cámaras y micrófonos. Estos datos se ingresan en formato binario, pero el modelo de reconocimiento multimodal los convierte en lenguaje natural. El modelo de lenguaje visual VLM( procesa la información visual. El reconocimiento automático de voz ASR) procesa el audio. Esto genera oraciones como “un hombre señala la silla de enfrente” y “el usuario dice 've a la silla'”.

Las oraciones convertidas se recopilan a través de un bus de datos de lenguaje natural. El fusionador de datos teje esta información en un informe de situación y lo envía a múltiples LLM. Los LLM analizan la situación a través de este informe y deciden la próxima acción de los Bots.

Este método tiene ventajas evidentes. Los Bots de diferentes fabricantes pueden colaborar sin problemas. OM1 forma una capa de abstracción basada en el lenguaje natural sobre el hardware. Neo y Figure pueden entender los mismos comandos de lenguaje natural y ejecutar las mismas tareas. Cada fabricante mantiene su hardware y sistema propietario, mientras que OM1 les permite colaborar libremente con otros Bots.

Además de lograr la colaboración entre fabricantes, OM1 también integra otros modelos de código abierto como módulos en tiempo de ejecución, en lugar de competir con ellos. Cuando los Bots necesitan realizar operaciones precisas, OM1 utiliza el modelo de inteligencia física Pi(. Cuando se requiere reconocimiento de voz multilingüe, OM1 adopta el modelo ASR de lengua completa de Meta. OM1 combina módulos según la situación, ofreciendo una alta escalabilidad y flexibilidad.

Las ventajas de OM1 no se limitan a esto. OM1 utiliza LLM de manera fundamental. Los Bots no solo ejecutan comandos simples. Son capaces de entender el contexto y tomar decisiones autónomas.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f7116ff05bc7f93559a55f80f2ddfce3.webp(

Toma cualquier cosa para demostrar ) para facilitar la comprensión usando el material de Figure (, fuente: Figure

Veamos un ejemplo concreto. Frente al Bots hay varios objetos. Alguien pide “toma un objeto relacionado con el desierto”. Un Bots tradicional fallaría, porque “objetos del desierto” no existen en las reglas predefinidas. OM1 es diferente. Entiende las relaciones conceptuales a través de LLM. Inferió de manera independiente la conexión entre “desierto” y “cactus”. Eligió el muñeco de cactus. OM1 sienta las bases para la colaboración entre Bots y hace que cada Bots sea más inteligente.

)# 3.2. FABRIC: Conectar Bots distribuidos en una red unificada

OM1 hace que los Bots sean más inteligentes y les permite comunicarse sin problemas entre sí. Pero además de la comunicación, hay un desafío. Cuando diferentes Bots colaboran, ¿cómo pueden confiar entre sí? El sistema debe verificar quién ha realizado qué tareas y si se han completado correctamente.

La sociedad humana regula el comportamiento a través de normas legales y garantiza el cumplimiento a través de contratos. Estos mecanismos permiten a las personas realizar transacciones y colaborar de manera segura con extraños. El ecosistema de Bots necesita los mismos mecanismos.

Fuente: OpenMind

OpenMind resuelve este problema a través de la red basada en blockchain “FABRIC”. FABRIC conecta Bots y coordina su colaboración.

Veamos la estructura central de FABRIC. Cada Bot en la red de FABRIC recibe una identidad única basada en ERC-7777### para la gobernanza de la sociedad humana de Bots (.

Los Bots con identidad asignada comparten en tiempo real su ubicación, estado de tarea e información ambiental con la red. Al mismo tiempo, reciben actualizaciones de estado de otros Bots. Al igual que un tablero de situación o un minimapa en un juego de gestión, todos los Bots rastrean en tiempo real la ubicación y el estado de los demás a través de un mapa compartido.

No es suficiente con compartir información. Los Bots pueden enviar información incorrecta. Pueden ocurrir errores en los sensores que distorsionen los datos. FABRIC utiliza el mecanismo de consenso de blockchain para garantizar la fiabilidad de los datos.

Considera un escenario real. El robot de entrega A colabora con el robot de almacén B para transportar mercancías. El robot B informa que está en el segundo piso. Los robots de sensores cercanos y los robots de ascensor verifican la ubicación de B. Varios nodos verifican la transacción en la blockchain. Varios robots funcionan de la misma manera. Confirman la ubicación real de B y llegan a un consenso. Supongamos que el robot B informa que está en el segundo piso debido a un error del sensor, pero en realidad está en el tercer piso. El proceso de verificación detectará la diferencia. La red registra la información corregida. El robot A se mueve a la ubicación correcta en el tercer piso.

La función de FABRIC no se limita a la verificación. FABRIC proporciona funcionalidades adicionales para la próxima economía de máquinas. Primero, está la protección de la privacidad. La transparencia de la cadena de bloques garantiza la confianza, pero la privacidad también es crucial para operar un ecosistema de robots real. FABRIC utiliza una estructura distribuida, dividiendo subredes por tarea o ubicación, y conectándolas a través de un servidor central de la red. Esta estructura protege la información sensible. Esta solución no es perfecta, pero la investigación continua fortalecerá la protección de la privacidad.

FABRIC también ofrece el protocolo de liquidación de máquinas )MSP(. MSP automatiza la custodia, la verificación y la liquidación. Cuando el sistema verifica que la tarea se ha completado, automáticamente liquida el pago con monedas estables y registra todas las pruebas en la blockchain. Los Bots no solo establecerán una colaboración de confianza. Se convertirán en sujetos económicos de comercio autónomo.

) 4. Si: a través de OpenMind ver la vida cotidiana del futuro

(# 4.1. Un nuevo mundo: la utopía con Bots

Hemos soñado durante mucho tiempo con una “economía de robots”, donde los robots participan directamente en las actividades económicas. Los robots juzgan de forma independiente, piden productos, colaboran con otros robots e intercambian valor. OpenMind ahora convierte este sueño en realidad.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-54b841b7fc7baf46e9dd05956fc0dec1.webp###

Fuente: OpenMind

¿Qué tipo de vida cotidiana se desplegará? Mira el video de demostración de OpenMind. Le dices al robot “por favor, cómprame el almuerzo”. El robot se mueve a la tienda, confirma el pedido, paga directamente con criptomonedas y trae la comida de vuelta. A simple vista, parece muy simple, pero tiene un gran significado. Los robots ya no solo ejecutan comandos en un entorno predefinido. Se transforman en sujetos económicos que juzgan y actúan de manera independiente.

La imaginación puede expandirse aún más. Además de las transacciones entre personas y Bots, también surgirán transacciones entre Bots. Por ejemplo, un robot humanoide doméstico que se queda sin suministros mientras realiza tareas del hogar. Independientemente, realiza un pedido de productos a un robot de supermercado cercano. En este proceso, se generan automáticamente contratos inteligentes. El robot del supermercado entrega los productos. El robot doméstico confirma los artículos y liquida el pago con una moneda estable.

Se presentará una nueva forma de intercambio de valor que nunca antes había existido. Los Bots de entrega calculan la mejor ruta para llegar a su destino. Solicitan datos en tiempo real a los Bots de tráfico y pagan una pequeña tarifa como compensación. Incluso las pequeñas colaboraciones diarias se convierten en transacciones.

4.2. Mundo peligroso: distopía con Bots

Los Bots ya no pertenecen a las películas de ciencia ficción. En China, los consumidores gastan alrededor de 1,000 dólares en un perro robot (宇树Go2) y alrededor de 12,000 dólares en un robot humanoide ###Engine AI PM01(. La adopción masiva está acelerándose rápidamente.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-99499ba8bfbdcb37952312dcfc0fc2f3.webp(

Fuente: WhistlinDiesel

El aumento en el número de Bots en la vida diaria no es lo más importante. La capacidad de juicio de los Bots sigue siendo limitada. La seguridad aún no está garantizada. Si un Bot interpreta mal una situación y toma decisiones peligrosas, puede causar daños directos a las personas. Este tipo de daño puede convertirse en un desastre, y no solo en un simple accidente.

OpenMind aborda este problema de manera positiva. Asigna una identidad única a cada Bots a través del estándar ERC-7777 y la utiliza como barrera de protección. Por ejemplo, un perro robot obtiene la identidad de “amigo humano y protector”. Esta identidad impide que los Bots ataquen o dañen a las personas. Los Bots siempre actúan de manera amistosa y segura. Los Bots confirman continuamente su identidad y rol, y evitan comportamientos inapropiados.

OpenMind da un paso más. Están colaborando con AIM Intelligence para desarrollar una “capa de seguridad de IA física”. Esta capa impide las ilusiones de los Bots y defiende contra intrusiones y ataques externos. Considera un ejemplo. Un Bot intenta moverse mientras sostiene un objeto punzante. Un niño está cerca. El sistema lo identifica como “riesgo de lesión” y detiene la operación de inmediato.

) 5. OpenMind: Construyendo la sociedad de Bots del mañana

OpenMind ha superado la fase de investigación. Está preparado para impulsar una transformación sustancial en la industria de los Bots.

El fundador Jan Liphardt, exprofesor de biofísica en la Universidad de Stanford, ocupa una posición central. Ha investigado los mecanismos de coordinación y cooperación entre sistemas complejos. Ahora está diseñando la estructura para que los Bots juzguen y colaboren de manera autónoma. Él lidera el desarrollo técnico general.

Fuente: OpenMind

Este liderazgo tecnológico ha atraído una financiación de 20 millones de dólares liderada por Pantera Capital. OpenMind ha establecido una base financiera para el desarrollo tecnológico y la expansión del ecosistema. Asegura la capacidad de ejecución para alcanzar la visión.

La reacción del mercado es positiva. Las principales empresas de hardware, incluyendo Yushu, Bots ### DEEP Robotics (, Yuejiang ) Dobot ( y UBTECH ), están adoptando OM1 como su pila tecnológica central. La red de colaboración se está expandiendo rápidamente.

Sin embargo, los desafíos aún persisten. La red FABRIC todavía se encuentra en fase de preparación. A diferencia del entorno digital, el mundo físico presenta más variables. Los Bots deben operar en un entorno del mundo real impredecible, en lugar de en un laboratorio controlado. La complejidad aumenta significativamente.

A pesar de ello, la colaboración y la seguridad de los Bots requieren soluciones a largo plazo. Necesitamos seguir cómo OpenMind enfrenta este desafío y qué papel juega en el ecosistema de Bots.