World Model
Modelo interno y aprendido del mundo con el que un robot predice secuencias de acciones.
Un World Model es un modelo interno aprendido del mundo físico que permite a un sistema predecir las consecuencias de las acciones antes de actuar («¿qué pasa si hago X?»). Los World Models se consideran uno de los caminos más prometedores hacia humanoides verdaderamente autónomos y adaptables: un tema central de investigación en Stanford, Berkeley, Tsinghua y otras.
Dos aplicaciones
- Como simulador aprendido: los World Models generan datos de entrenamiento sintéticos y entornos completos, como Cosmos de NVIDIA o el modelo Marble de World Labs (Fei-Fei Li). Esto mitiga el cuello de botella de datos de la robótica.
- Como «pensamiento anticipado»: el robot simula internamente posibles acciones y elige la mejor, la idea detrás de la tendencia de 2026 de los World-Action-Models (p. ej. GR00T N2-Preview de NVIDIA), que predicen conjuntamente los futuros estados del mundo y las acciones.
Los World Models complementan los VLAs reactivos con previsión. Clasificación: panorama de los modelos fundacionales.
Stand: 26/6/2026