Maum AI: PonderPounce-WM logra un 67,42 % de éxito en RoboMME

La empresa surcoreana Maum AI anunció el 1 de noviembre que su nuevo modelo base para robots, PonderPounce-WM, alcanzó una tasa de éxito del 67,42 % en una evaluación propia basada en el benchmark global RoboMME, un nuevo récord interno. El modelo fue desarrollado por su equipo de investigación en robótica, WoRV.

PonderPounce-WM combina el modelo PonderPounce anterior con un modelo del mundo que predice situaciones futuras. En septiembre, PonderPounce obtuvo un 60,83 % en RoboMME y, según la compañía, quedó en primer lugar por delante de modelos como Pi 0.5 de Physical Intelligence y uno basado en Qwen-VL de Alibaba. La nueva versión mejora esa cifra en 6,59 puntos porcentuales en pocas semanas.

Anticipar los segundos siguientes

El modelo anterior decidía su siguiente acción a partir de la escena actual y de información de la tarea ya realizada. El nuevo predice además cómo estará el entorno 0,5, 1 y 2 segundos después de su propia acción. Maum AI apunta a tareas complejas que exigen recordar el contexto, como recoger un objeto cuya posición se memorizó antes de quedar oculto, o mover una cantidad determinada de piezas y detenerse.

Para que el cálculo adicional no retrase al robot, la empresa evitó generar vídeo completo de las escenas futuras. Su modelo del mundo, más ligero, predice solo las características visuales clave para decidir.

En hardware robótico real, en una prueba de control asíncrono en tiempo real, en la que percepción, juicio y acción se ejecutan a la vez mientras el robot se mueve, el modelo registró un 67,44 % de éxito.

Metas para fin de año

Maum AI prevé seguir mejorando el modelo hasta alcanzar la referencia humana del 90,50 % en RoboMME antes de que termine el año. También impulsa pruebas en campo en manufactura, logística, agricultura, construcción y defensa, y espera presentar resultados concretos hacia finales de año.

El desarrollo contó con el apoyo del programa de tecnologías líderes de IA física del Ministerio de Ciencia y TIC. Choi Hong-sub, CEO y responsable de tecnología, afirmó que al dotar al robot de un modelo del mundo para imaginar el futuro el rendimiento mejoró, y que seguirán perfeccionándolo para llegar al nivel humano en este benchmark.