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¡Excelente pregunta! Cuando decimos que el G1 de Unitree es «de código abierto» (open-source), nos referimos a que Unitree ha liberado públicamente gran parte de su SDK (Software Development Kit) y herramientas relacionadas bajo licencias abiertas como MIT o Apache, disponibles en GitHub. Esto no significa que el hardware completo o el firmware interno del robot sea 100% open-source (por ejemplo, el núcleo de control de motores sigue siendo propietario), pero sí permite a desarrolladores, investigadores y entusiastas acceder, modificar y extender el software para controlar y programar el robot. Es una estrategia de Unitree para fomentar una comunidad grande, similar a lo que hace con sus SDK para perros robóticos como Go1 o Go2.

Esto democratiza el desarrollo: en lugar de un robot «cerrado» como algunos competidores, el G1 se integra fácilmente con frameworks de IA como ROS2, NVIDIA Isaac o Hugging Face, acelerando innovaciones en aprendizaje por refuerzo (RL), teleoperación y simulación.

¿Qué Se Puede Hacer con el Código Abierto del G1?

El ecosistema open-source del G1 es rico y versátil. Aquí va un resumen de las principales capacidades, basado en los repositorios oficiales y proyectos comunitarios al 23/09/2025:

  • Control Básico y Avanzado del Robot:
    • Usar el unitree_sdk2 para enviar comandos en tiempo real: movimiento de piernas/brazos, control de velocidad, posición y torque. Soporta entornos reales y simulados (ej. con ROS2 o Python).
    • Ejemplo: Implementar caminatas dinámicas, saltos o recuperación de caídas (como el «modo anti-gravedad»).
  • Teleoperación (Control Remoto):
    • Proyectos como avp_teleoperate permiten controlar el G1 entero (cuerpo, brazos y manos) con dispositivos XR (realidad extendida) como Apple Vision Pro o Azure Kinect. Incluye captura de video en tiempo real para VR inmersiva.
    • OpenWBT (de Galbot Robotics): Sistema de teleoperación de cuerpo completo, open-source, que mapea movimientos humanos a latentes transferibles. Funciona en simulación y real, probado en múltiples G1/H1. Ideal para tareas como caminar, agacharse, agarrar o levantar objetos.
  • Entrenamiento de IA y Aprendizaje por Refuerzo:
    • unitree_IL_lerobot: Modificación open-source del framework LeRobot (de Hugging Face) para entrenar manos dexterosas duales del G1 (como Dex3-1). Puedes recolectar datos de teleoperación, entrenar modelos de RL y desplegarlos para tareas como manipulación fina (ej. tostar pan o ensamblaje).
    • Integración con NVIDIA Isaac Lab para simulación: Genera datos sintéticos, valida modelos y transfiere a hardware real. Proyectos como PawZart usan esto para tareas creativas, como tocar piano con el G1.
  • Simulación y Pruebas:
    • unitree_ros2 y unitree_sim_isaaclab: Paquetes URDF para simular el G1 en ROS2 o Isaac Sim. Incluye física realista (masa, inercia, límites articulares) para probar en entornos virtuales antes de hardware.
    • Ejemplo: Desplegar políticas de RL en repos como OpenHomie para Unitree.
  • Otras Aplicaciones Creativas:
    • Recopilación de datasets para visión por computadora (con cámaras Unitree).
    • Integración con OS open-source como OM1 (de OpenMind AGI), que soporta G1 para voz/visión y agentes preconfigurados.
    • Proyectos comunitarios: Desde control con ROS2 hasta experimentos en competencias como los World Robot Games.

En resumen, puedes desarrollar apps personalizadas, entrenar IA para tareas específicas y colaborar en la comunidad, todo sin pagar licencias extras (más allá del robot base). Esto lo hace ideal para educación, investigación o startups.

¿Cómo Obtener el Código y los Datos?

Es súper accesible: Todo está en repositorios públicos gratuitos. Sigue estos pasos:

  1. Accede al Sitio Oficial de Open-Source de Unitree:
    • Ve a www.unitree.com/opensource/. Ahí encuentras enlaces a todos los repos para G1 (SDK, simulación, etc.). Descarga directamente o clona via Git.
  2. GitHub de Unitree Robotics:
    • Repositorio principal: github.com/unitreerobotics. Busca estos clave para G1:
      • unitree_sdk2: SDK principal para control (C++/Python). Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2.git.
      • unitree_IL_lerobot: Para IA en manos. Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobot.git. Instala dependencias: pip install -e . (requiere DDS para comunicación).
      • avp_teleoperate: Teleop con XR. Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperate.git.
      • unitree_ros2: Integración ROS. Soporta G1 con URDF completos.
    • Para simulación: git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab e integra con Unitree via Orbit.
  3. Datasets (Datos de Entrenamiento):
    • Unitree ha liberado datasets open-source para G1, como operaciones de manos dexterosas (ej. «G1_Dex3_ToastedBread_Dataset» para tareas de manipulación).
    • Cómo obtenerlos: Desde Hugging Face Hub (gratuito, con CLI o web).
      • Instala Hugging Face: pip install huggingface_hub.
      • Descarga: huggingface-cli download unitreerobotics/G1_Dex3_ToastedBread_Dataset.
      • O ve a huggingface.co/unitreerobotics y busca «G1». Incluye episodios de video, telemetría y acciones para replay/testing.
    • Para recolectar tus propios datos: Usa avp_teleoperate durante teleop y exporta a LeRobot format.
  4. Guías de Desarrollo:
    • Documentación oficial: support.unitree.com/home/en/G1_developer. Cubre setup (conecta via WiFi hotspot del robot, IP 192.168.123.x), compilación (CMake) y ejemplos en Python/C++.
    • Nota: Para SDK completo, necesitas la versión Edu/Dev del G1 (~16K USD base, pero SDK es gratis). Prueba en simulación sin hardware.

Consejo: Empieza con un entorno virtual (Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble) para probar. La comunidad en Reddit (r/robotics) o X discute fixes comunes. Si tienes un G1, únete al Discord de Unitree para soporte.

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China acaba de dar un paso que muchos países tendrán que copiar

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China ha implantado un sistema nacional de identificación para robots humanoides que asigna a cada máquina un código único de 29 caracteres, algo muy parecido a un DNI digital para robots.

La medida permite rastrear cada unidad durante toda su vida útil: desde la fabricación y venta hasta el mantenimiento, actualizaciones, incidencias y reciclaje final.

Detalles del sistema

  • Nombre oficial: Humanoid Full Lifecycle Management Service Platform (Plataforma de Servicio de Gestión de Ciclo de Vida Completo para Robots Humanoides).
  • Lanzamiento: 22-25 de mayo de 2026, en Beijing.
  • Órgano responsable: Comité de Estandarización de Robótica Humanoide e Inteligencia Encarnada (HEIS), bajo el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT).

El código de 29 caracteres se estructura en cuatro bloques:

  • 2 dígitos: Código de país (para trazabilidad internacional).
  • 4 dígitos: Código del fabricante/empresa.
  • 6 dígitos: Código del modelo de producto.
  • 17 dígitos: Número de serie único de cada unidad.

Está inspirado en el DNI/ciudadano chino (18 caracteres), pero agrega 11 caracteres extra para datos específicos de máquinas (hardware, nivel de IA, historial de entrenamiento, etc.). Es obligatorio: sin código no hay acceso al mercado.

Fuente principal: South China Morning Post – China to give every humanoid robot a digital ID (25 mayo 2026)

Escala actual

Más de 28.000 robots de unos 200 modelos y más de 100 empresas ya están registrados en la plataforma.

Fuentes:

Qué rastrea la plataforma

  • Fabricación y producción
  • Venta y distribución
  • Uso diario, rendimiento y telemetría (desgaste de articulaciones, batería, precisión)
  • Mantenimiento, reparaciones y actualizaciones de software/IA
  • Incidencias y auditorías
  • Reciclaje o desmantelamiento

Esto crea un registro digital vivo que facilita recalls, responsabilidad legal y gobernanza.

Fuente detallada: CGTN – China to regulate humanoid robots via ‘digital ID’

Contexto estratégico

China apuesta fuertemente por los robots humanoides para enfrentar su crisis demográfica y escasez de mano de obra. Este sistema forma parte de un marco regulatorio más amplio iniciado en marzo 2026 con el “Humanoid Robots and Embodied Intelligence Standard System (2026 Edition)”.

Fuentes adicionales:

Implicaciones y debates

  • Seguridad y responsabilidad: Claridad en accidentes (¿fabricante, operador o dueño?).
  • Estandarización industrial: Evita fragmentación.
  • Control estatal: Mayor visibilidad sobre actualizaciones de IA y comportamiento.
  • Liderazgo global: China busca definir normas internacionales.

Otros países (EE.UU., Europa) aún no tienen un sistema equivalente. La UE regula IA por riesgo (AI Act), pero sin IDs individuales obligatorios.


Fuentes principales resumidas (para consulta directa):

  1. SCMP – Artículo principal
  2. The Next Web
  3. People’s Daily / Xinhua
  4. CGTN
  5. Interesting Engineering

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QC

Criptografía Post-Cuántica (PQC)

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Introducción

La Criptografía Post-Cuántica (PQC) representa un campo de investigación crucial en la seguridad de la información, enfocado en el desarrollo de algoritmos criptográficos que sean seguros frente a ataques de computadoras cuánticas. Con el avance continuo de la computación cuántica, los algoritmos criptográficos actuales, como RSA y la criptografía de curva elíptica (ECC), que forman la base de la seguridad digital moderna, se consideran vulnerables a algoritmos cuánticos como el algoritmo de Shor [1]. En respuesta a esta amenaza inminente, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU. inició un proceso de estandarización para identificar y seleccionar algoritmos PQC robustos. Este informe detalla los cuatro algoritmos seleccionados por el NIST para su estandarización: CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, Falcon y SPHINCS+, proporcionando una visión profunda de sus fundamentos teóricos, características técnicas y comparativas de rendimiento.

El Proceso de Estandarización del NIST

El NIST lanzó su programa de estandarización PQC en 2016, invitando a criptógrafos de todo el mundo a presentar y evaluar algoritmos resistentes a ataques cuánticos. Tras varias rondas de evaluación rigurosa, que incluyeron análisis de seguridad, rendimiento y facilidad de implementación, el NIST anunció sus selecciones finales. En agosto de 2024, se publicaron los estándares iniciales, que incluyen [2]:

  • FIPS 203: ML-KEM (Module-Lattice-based Key-Encapsulation Mechanism), basado en CRYSTALS-Kyber, para el intercambio de claves.
  • FIPS 204: ML-DSA (Module-Lattice-based Digital Signature Algorithm), basado en CRYSTALS-Dilithium, para firmas digitales.
  • FIPS 205: SLH-DSA (Stateless Hash-based Digital Signature Algorithm), basado en SPHINCS+, también para firmas digitales.

Además, se espera la publicación de FIPS 206: FN-DSA (Fast-Fourier Lattice-based Digital Signature Algorithm), basado en Falcon, que también será un estándar para firmas digitales [3].

Algoritmos de Criptografía Post-Cuántica Seleccionados

1. CRYSTALS-Kyber (ML-KEM)

CRYSTALS-Kyber es un Mecanismo de Encapsulamiento de Clave (KEM) que proporciona un método para establecer una clave secreta compartida entre dos partes a través de un canal público, de manera segura contra adversarios cuánticos. Su seguridad se basa en la dificultad computacional del problema de Learning With Errors (LWE) sobre retículos de módulos [4].

Características Clave:

  • Eficiencia: Kyber es notablemente rápido, superando en muchos casos a los esquemas clásicos como X25519 en términos de velocidad de cómputo, aunque con tamaños de clave y texto cifrado ligeramente mayores [5].
  • Tamaños: Ofrece tamaños de clave pública y texto cifrado moderados, lo que lo hace práctico para implementaciones reales. Por ejemplo, Kyber-768 tiene una clave pública de aproximadamente 1.184 bytes y un texto cifrado de 1.088 bytes.
  • Niveles de Seguridad: Se ofrece en tres conjuntos de parámetros (Kyber-512, Kyber-768, Kyber-1024) que corresponden aproximadamente a los niveles de seguridad de AES-128, AES-192 y AES-256, respectivamente.
  • Optimización: Utiliza la Transformada de Teoría de Números (NTT) para realizar multiplicaciones polinómicas de manera eficiente, lo que contribuye a su alta velocidad.
  • Seguridad CCA2: Incorpora la transformación de Fujisaki-Okamoto para lograr seguridad IND-CCA2 (indistinguibilidad bajo un ataque de texto cifrado elegido adaptativo), un estándar de oro para KEMs.

2. CRYSTALS-Dilithium (ML-DSA)

CRYSTALS-Dilithium es un esquema de firma digital basado en retículos, diseñado para proporcionar autenticación de mensajes y no repudio en un entorno post-cuántico. Su seguridad se deriva de la dificultad de resolver los problemas de Short Integer Solution (SIS) y Learning With Errors (LWE) sobre retículos de módulos [6].

Características Clave:

  • Diseño Robusto: Emplea un paradigma de Fiat-Shamir con abortos, que evita la necesidad de muestreo gaussiano complejo, facilitando una implementación más segura y resistente a ataques de canal lateral.
  • Equilibrio: Ofrece un buen equilibrio entre el tamaño de la clave pública, el tamaño de la firma y la velocidad de procesamiento. Por ejemplo, Dilithium-2 (nivel de seguridad 2) tiene una clave pública de 1.312 bytes y una firma de 2.420 bytes.
  • Sin Trampillas: A diferencia de algunos esquemas de retículos más antiguos, Dilithium no requiere el uso de trampillas criptográficas, lo que simplifica su diseño y análisis de seguridad.
  • Rendimiento: Es eficiente tanto en la generación como en la verificación de firmas, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones.

3. Falcon (FN-DSA)

Falcon es otro esquema de firma digital basado en retículos, conocido por producir las firmas más compactas entre los candidatos basados en retículos. Su seguridad se basa en el problema de Short Integer Solution (SIS) sobre retículos NTRU [7].

Características Clave:

  • Compactación: Las firmas de Falcon son notablemente pequeñas; por ejemplo, Falcon-512 produce firmas de solo 666 bytes, lo que es significativamente menor que Dilithium para un nivel de seguridad comparable [7].
  • Velocidad de Verificación: La verificación de firmas es extremadamente rápida, lo que lo hace atractivo para escenarios donde la verificación es una operación frecuente.
  • Muestreo Gaussiano: Utiliza un “muestreo de Fourier rápido” (Fast Fourier Sampling) y un muestreador gaussiano verdadero, lo que garantiza una fuerte seguridad contra la fuga de información de la clave secreta incluso después de un número muy elevado de firmas.
  • Complejidad de Implementación: La implementación de Falcon es más compleja debido al uso de aritmética de punto flotante y la necesidad de un muestreo gaussiano preciso, lo que puede introducir desafíos en la protección contra ataques de canal lateral.

4. SPHINCS+ (SLH-DSA)

SPHINCS+ es un esquema de firma digital basado en hash, que se distingue por su seguridad conservadora, ya que su robustez se basa únicamente en la resistencia a colisiones y pre-imágenes de funciones hash criptográficas bien establecidas (como SHA-2 y SHAKE). A diferencia de los esquemas basados en retículos, SPHINCS+ no depende de la dureza de problemas matemáticos complejos que podrían ser susceptibles a nuevos avances algorítmicos [8].

Características Clave:

  • Seguridad Conservadora: Su seguridad se basa en la criptografía de funciones hash, que ha sido extensamente estudiada y se considera muy robusta. Esto lo convierte en una opción de respaldo valiosa si se descubren vulnerabilidades en los problemas de retículos.
  • Sin Estado (Stateless): A diferencia de los esquemas de firma basados en hash anteriores que requerían mantener un estado para evitar la reutilización de claves, SPHINCS+ es sin estado, lo que simplifica su implementación y despliegue.
  • Componentes: Utiliza una combinación de esquemas de firma de un solo uso (WOTS+), esquemas de firma de pocos usos (FORS) y una estructura de árbol de árboles (HyTee, basada en XMSS) para permitir un número prácticamente ilimitado de firmas.
  • Trade-offs: La principal desventaja de SPHINCS+ son los tamaños de firma considerablemente grandes (que varían de aproximadamente 8 KB a 49 KB, dependiendo del nivel de seguridad) y una velocidad de procesamiento más lenta en comparación con los esquemas basados en retículos [9].

Comparativa de Rendimiento y Tamaños

La siguiente tabla resume las características clave de los algoritmos seleccionados por el NIST (nivel de seguridad aproximado a AES-128 / RSA-2048 / ECC P-256):

AlgoritmoTipoBase MatemáticaPK Size (Bytes)SK Size (Bytes)Sig/CT Size (Bytes)Velocidad (Operación Clave)Notas
CRYSTALS-KyberKEMModule-LWE8001632768Encapsulación/Decapsulación rápidaIdeal para intercambio de claves.
CRYSTALS-DilithiumFirmaModule-LWE/SIS131225282420Firma/Verificación moderadaBuen equilibrio, implementación segura.
FalconFirmaNTRU-SIS8971858666Verificación muy rápidaFirmas más compactas, implementación compleja.
SPHINCS+FirmaFunciones Hash32647856Firma/Verificación lentaSeguridad conservadora, firmas grandes.
RSA-2048 (Ref.)MixtoFactorización de Enteros256256256VariableVulnerable a computación cuántica.
ECC P-256 (Ref.)MixtoLogaritmo Discreto Curva Elíptica643264VariableVulnerable a computación cuántica.

Nota: Los tamaños de clave privada para Kyber y SPHINCS+ pueden ser más pequeños si se almacenan solo las semillas y se regeneran las claves.

Conclusión

La estandarización de estos algoritmos por parte del NIST marca un hito significativo en la transición hacia un futuro digital seguro frente a las amenazas de la computación cuántica. Cada algoritmo ofrece un conjunto único de ventajas y desventajas, lo que permite a las organizaciones elegir la solución más adecuada según sus requisitos específicos de seguridad, rendimiento y recursos. Mientras que CRYSTALS-Kyber se posiciona como el estándar para el intercambio de claves, Dilithium, Falcon y SPHINCS+ ofrecen opciones robustas para firmas digitales, cada uno con sus propios trade-offs en términos de tamaño y velocidad. La adopción de estos nuevos estándares es un paso esencial para proteger la infraestructura digital global en la era post-cuántica.

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Researchland

El Robot que Quiere Cambiar el Mundo: NVIDIA y Unitree Lanzan el H2 Plus

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El Humanoide Más Ambicioso del Año

La industria robótica acaba de dar otro salto enorme. El 1° de junio de 2026, durante el Computex en Taiwán, NVIDIA y la empresa china Unitree Robotics presentaron en conjunto el H2 Plus: el primer robot humanoide de referencia construido sobre la plataforma NVIDIA Isaac GR00T. No es un prototipo de laboratorio ni una demo de marketing. Es un sistema listo para investigación avanzada que, según sus creadores, busca democratizar la robótica de frontera.

¿Qué es exactamente el H2 Plus?

El H2 Plus es, en esencia, la fusión del hardware de Unitree con el cerebro de NVIDIA. Combina el robot humanoide H2 de Unitree —rediseñado y potenciado— con las manos táctiles de cinco dedos de Sharpa (Wave), el superchip Jetson Thor T5000 de NVIDIA con arquitectura Blackwell, y el software Isaac GR00T, que abarca desde la captura de datos hasta el entrenamiento y despliegue de modelos de IA física.

El sistema fue presentado por Jensen Huang, CEO de NVIDIA, quien afirmó que los robots humanoides llevarán la IA física a las industrias más grandes del mundo, abriendo una oportunidad económica de varios billones de dólares. No es retórica vacía: cuatro instituciones ya confirmaron que usarán el H2 Plus: el Instituto AI2 de Seattle, el ETH Zurich, el Stanford Robotics Center y el Laboratorio de Robótica Avanzada de UC San Diego. GamesBeatCNBC

Ficha técnica: lo que puede hacer este robot

El H2 Plus mide 1,82 metros y pesa cerca de 70 kilogramos, dimensiones pensadas para operar en entornos diseñados para humanos: fábricas, almacenes, pasillos estándar. Cuenta con 31 grados de libertad en el chasis para lograr equilibrio y locomoción natural, más 22 grados adicionales en sus manos de cinco dedos, lo que le permite manipular objetos con precisión inusual para un robot de este tipo.

En cuanto a capacidad de carga, levanta hasta 7 kg con los brazos (con un máximo de 15 kg en condiciones específicas), y su batería le da aproximadamente tres horas de autonomía. El procesador Jetson Thor T5000 le permite ejecutar modelos de IA en tiempo real, directamente a bordo, sin depender de servidores externos.

El precio: la gran pregunta

Aquí viene el dato que pone en perspectiva todo lo demás. El modelo base del H2 se comercializa a partir de los 29.900 dólares, lo que lo posiciona como el humanoide de tamaño completo más accesible del mercado. Para comparar: el NEURA 4NE1 arranca en 98.000 euros y el Unitree H1 —modelo anterior de la misma marca— costaba 90.000 dólares. El H2 Plus, con todo el ecosistema NVIDIA integrado, apuntará a un precio mayor que el H2 base, aunque Unitree aún no publicó el valor final del paquete completo. RobozapsJavadex

Rev Lebaredian, vicepresidente de simulación de IA física en NVIDIA, describió el lanzamiento como una forma de sacar la investigación de frontera de las manos de las grandes tecnológicas y ponerla al alcance de cualquier laboratorio. Es un argumento poderoso si se cumple en la práctica. CNBC

En el mercado actual, el Tesla Optimus sigue en fase de pruebas internas en las fábricas de Tesla y todavía no está disponible para compra independiente, mientras que el H2 de Unitree ya está disponible para centros de I+D corporativos, lo que le da una ventaja concreta de tiempo. RobotlarRobotlar

¿Por qué importa la alianza con NVIDIA?

La clave del H2 Plus no es solo el hardware: es el stack de software. El ecosistema Isaac GR00T cubre todo el flujo de trabajo: captura de datos, simulación, entrenamiento de modelos y despliegue. Esto significa que un equipo de investigación no necesita construir cada pieza desde cero ni integrar soluciones de múltiples proveedores. La plataforma Isaac GR00T y el flujo de trabajo de referencia para el Unitree G1 estarán disponibles en GitHub y Hugging Face para desarrolladores. Es decir, código abierto para la comunidad. Yahoo!

Disponibilidad y próximos pasos

El H2 Plus estará disponible en octubre de 2026 y, según NVIDIA, cualquiera podrá comprarlo. Unitree ya publicó las especificaciones técnicas completas en su sitio web. Las primeras entregas a instituciones académicas están previstas para la segunda mitad del año. CNBCYahoo!

Lo que está claro es que 2026 no es el año en que los robots humanoides «prometen» llegar. Ya están llegando, y el H2 Plus es uno de los argumentos más sólidos de que esta vez es en serio.


Fuentes:

Video recomendado: Unitree H2 Plus Meets NVIDIA GR00T: Here’s Why It Matters → https://www.youtube.com/watch?v=8mYo1hIoVgg

Contacto Unitree Robotics: https://www.unitree.com | info@unitree.com Contacto NVIDIA (prensa): https://nvidianews.nvidia.com

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