3 rutas · 18 módulos · Del concepto al deploy
Qué es VLA: modelos, datasets, hardware, seguridad
Cómo hacerlo: Python, LeRobot, simuladores, ROS2
Hacia dónde va: dual-system, world models, mercado, roadmap
De los LLM a los robots que actúan: el panorama general
Anatomía de un VLA: Visión + Lenguaje + Acción
Panorama de modelos: RT-2, OpenVLA, π0, Qwen-VLA
Datasets: Open X-Embodiment y DROID
Hardware: cobots, humanoides y plataformas
Seguridad y normas: ISO 10218:2025
Ecosistema de Python: PyTorch, Transformers, Gymnasium
LeRobot: Pipeline de extremo a extremo
Simuladores: MuJoCo, Isaac Sim, PyBullet
ROS2: middleware para robótica real
Entrenamiento: Imitation Learning, ACT, Diffusion Policy
Sim-to-Real: de lo virtual a lo físico
Arquitectura de sistema dual (S1/S2)
Modelos del mundo y simulación predictiva
Generalización entre embodiments
Aplicaciones por sector: logística, salud, agro
Mercado y oportunidades: $7.2B
Hoja de ruta 2027-2030: el futuro de la IA incorporada