Worldmodeldata convierte acciones de videojuegos en datos para entrenar modelos del mundo de IA

La startup británica Worldmodeldata está creando un negocio de datos de entrenamiento basado en videojuegos. Su propuesta combina grabaciones de entornos 3D simulados con las acciones realizadas mediante los controles. La empresa asegura haber licenciado casi un millón de horas de datos procedentes de estudios de videojuegos, aunque no ha revelado qué estudios o títulos participan.

Un corpus de entrenamiento diferente

Los modelos del mundo necesitan ejemplos que relacionen observaciones, acciones y consecuencias. Estos datos podrían servir en el futuro para desarrollar sistemas capaces de desplazarse por distintos espacios o manejar equipos físicos. Sin embargo, en internet no existe un equivalente a las enormes colecciones de texto utilizadas para entrenar grandes modelos de lenguaje. Algunos desarrolladores recopilan demostraciones de personas o robots equipados con sensores, pero este método puede generar conjuntos de datos relativamente pequeños y repetitivos.

Los videojuegos como fuente de datos

Worldmodeldata, que cuenta con Yann LeCun como asesor, propone aprovechar el gran volumen de información sobre interacciones que ya producen los videojuegos. La compañía pretende actuar como intermediaria para licenciar, organizar y empaquetar material de varios estudios, lo que evitaría que los laboratorios de IA tuvieran que negociar por separado con cada desarrollador. Otras empresas, entre ellas General Intuition y Niantic, recopilan datos de sus propias plataformas de juego para desarrollar modelos.

La directora ejecutiva, Rhea Loucas, espera que los datos de videojuegos proporcionen una base amplia para el entrenamiento inicial, antes de perfeccionar los modelos con información correspondiente a una tarea o un entorno concreto del mundo real. La startup también quiere establecer en el futuro un sistema para compensar a jugadores individuales, pero la fuente no especifica cuándo se pondría en marcha ni cómo funcionaría.

La escala no garantiza el realismo

La hipótesis central todavía no está demostrada. Un mayor volumen de datos visuales y de acciones podría mejorar los modelos del mundo, pero los entornos de los videojuegos simplifican o modifican el comportamiento físico. Una acción del mando puede mostrar que determinada intervención produjo un resultado, pero no registra las fuerzas, la presión de agarre ni los movimientos precisos necesarios para reproducir ese resultado con una máquina en el mundo físico.

Útiles para algunas tareas, limitados para otras

Ming-Yu Liu, responsable de modelos del mundo en Nvidia, explicó a WIRED que es poco probable que los datos procedentes de videojuegos se transfieran bien a tareas que exigen un control motor fino, como la manipulación cuidadosa de objetos. Nvidia utiliza en su lugar un motor propio diseñado para reproducir la física del mundo real. Según Liu, los datos de juegos podrían ser más adecuados para modelos destinados a generar video realista o entornos 3D. Xiatian Zhu, investigador de la University of Surrey, también considera que las simulaciones de videojuegos tienen cierto fundamento físico, pero solo ofrecen aproximaciones generales.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: The Next Evolution of AI Is Learning From Your Dodgy Gaming Skills