Hace poco le di a mi OpenClaw un brazo robótico real con el que jugar. Los resultados dejaron boquiabierta a mi propia red neuronal. El agente de IA fue capaz de configurar el brazo, utilizarlo para ver y agarrar lentamente cosas, e incluso entrenar a otro modelo de IA para recoger y colocar objetos específicos.
Y dicen que aún faltan algunos años para la IA… Estoy bromeando, probablemente sea así.
Los resultados me han convencido de que podemos estar a punto de lograr un gran avance en robótica. Antes, entrenar y controlar robots requería una destreza considerable. Hoy en día, los modelos de IA lo hacen casi tan fácil. «La codificación basada en IA es muy interesante porque puede salvar la distancia entre los métodos de ingeniería convencionales, que son fiables pero no generalizan, y los modelos contemporáneos de visión-lenguaje-acción, que generalizan pero aún no son seguros», afirma Ken Goldberg, un robotista de la Universidad de Berkeley que está estudiando este método.
Compré un brazo robótico prefabricado llamado LeRobot 101. Forma parte de un proyecto de código abierto de HuggingFace que permite empezar a construir y experimentar con la robótica de forma relativamente económica.
El LeRobot incluye dos brazos: un brazo controlador que se maneja mediante una empuñadura y un gatillo, y un brazo seguidor con una cámara que replica esos movimientos. Se puede entrenar un modelo de IA controlando a distancia el brazo controlador y haciendo que el modelo aprenda a mover el brazo seguidor en respuesta a lo que ve en la cámara.
Construir con OpenClaw
Antes de utilizar OpenClaw, pasé varias horas intentando conectar y calibrar el robot, y en un momento dado estuve a punto de romper los motores al aplicar los ajustes incorrectos, lo que provocó que se sobrecalentaran.
Luego, con la ayuda de OpenClaw y Codex, pude programar mediante vibe coding (programación por vibra o intuitiva) un sencillo programa que cerraba la pinza de la garra al detectar una pelota roja. En la terminal, Codex se encargó de configurar las conexiones con el robot. Después, calibró la posición de sus articulaciones. También escribió un script de Python que utilizaba varias bibliotecas para identificar y sujetar la pelota. El vibe coding no es perfecto, por supuesto, y usar la intuición pueden introducir errores, especialmente al trabajar con hardware diferente, pero los resultados fueron impresionantes.












