Grabette: el kit de código abierto que permite entrenar robots con menos de 300 euros

Hugging Face (una plataforma donde desarrolladores comparten y descargan modelos de IA ya entrenados) acaba de publicar Grabette, un sistema de código abierto que permite a cualquiera con conocimientos básicos de hardware grabar datos de manipulación robótica desde casa. El objetivo: democratizar el entrenamiento de robots manipuladores, una tarea que hasta ahora requería equipos industriales o laboratorios especializados.

Grabette consiste en un brazo robótico de bajo coste —basado en el modelo SO-ARM100 (un brazo de seis articulaciones que se puede comprar por piezas)— equipado con cámaras y sensores. El sistema captura vídeos sincronizados de los movimientos que un humano realiza con el brazo, junto con las posiciones exactas de cada articulación y la presión ejercida por la pinza. Toda esa información se empaqueta en un formato estándar compatible con LeRobot (una librería de Hugging Face diseñada para entrenar modelos de IA que controlan robots físicos).

Según explica Hugging Face en su blog, el coste total de los componentes ronda los 250-300 euros, dependiendo de si se reutilizan cámaras o controladores que ya se tengan. Los planos de montaje, el código de captura de datos y los modelos 3D de las piezas impresas están disponibles en GitHub bajo licencia Apache 2.0 (una licencia permisiva que permite uso comercial y modificación libre). La idea es que investigadores, estudiantes o pequeñas empresas puedan replicar el sistema sin depender de proveedores comerciales.

El anuncio se enmarca en una tendencia más amplia: el auge de los modelos de IA para robótica entrenados con imitación (es decir, aprendiendo de demostraciones humanas en lugar de programación manual). Empresas como Google DeepMind, Tesla o Physical Intelligence están trabajando en modelos similares, pero casi siempre con hardware propietario y conjuntos de datos privados. Grabette, en cambio, apuesta por compartir tanto el diseño físico como los datos capturados —Hugging Face ya ha subido varios datasets de ejemplo a su plataforma— para acelerar la investigación colectiva.

El proyecto aún está en fase temprana: los propios desarrolladores advierten que el brazo tiene limitaciones de precisión y que el software de captura requiere ajustes manuales. Pero la publicación del código y los planos puede servir de punto de partida para que la comunidad mejore el diseño, aporte nuevos datasets y, con suerte, reduzca la brecha entre los laboratorios con presupuesto millonario y quienes trabajan desde un garaje.