OpenAI diseña con Astra un aparato en menos de una semana

Un aparato para hablar con Codex

Según OpenAI, la prueba buscaba comprobar si se podía crear un aparato sin ninguna edición humana directa. La empresa afirma que usó GPT‑6 para definir los requisitos funcionales y diseñar la carcasa, la placa de circuito impreso y las integraciones de software de un dispositivo con el que los usuarios pueden hablar con Codex.

OpenAI sostiene que Astra desarrolló el aspecto del aparato con referencias de juegos y juguetes, diseñó la carcasa y las estructuras internas que sujetan los componentes, eligió la electrónica, diseñó la interfaz de usuario y generó el firmware y las integraciones de software para conectarlo a Codex.

Prototipos en menos de un mes, con límites

Según OpenAI, dos miembros de su equipo diseñaron el aparato con Astra en menos de una semana, como proyecto paralelo. La empresa afirma que después un fabricante por contrato construyó un pequeño lote de prototipos en menos de un mes.

OpenAI también admite los límites de la prueba. Según la empresa, dejar el aparato listo para fabricar exigió varias rondas de revisión e iteración, porque Astra no tuvo en cuenta de forma constante los límites de producción del fabricante, las tolerancias ni los detalles necesarios para el montaje. OpenAI afirma que esas carencias le ayudan a identificar qué deben mejorar los modelos futuros.

Los equipos de hardware de OpenAI

OpenAI afirma que sus equipos de hardware e infraestructura usan Codex y ChatGPT para crear y revisar modelos de diseño asistido por ordenador, preparar planos de fabricación, configurar simulaciones y revisar diseños. Según la empresa, ese trabajo abarca la robótica y la infraestructura de computación.

Un uso 23 veces mayor

Según OpenAI, desde febrero el uso de modelos en sus equipos de hardware, medido en tokens, se ha multiplicado por 23. La cifra mide el volumen de uso de los modelos, no la productividad de los ingenieros.

BenchCAD 2.0 mide la ingeniería

OpenAI afirma que también mide el progreso de sus modelos más nuevos en tareas que combinan programación y conocimientos de ingeniería. Según la empresa, BenchCAD 2.0 comprueba si los modelos reconstruyen piezas y conjuntos en 3D e identifican conexiones en placas de circuito. En esa prueba, un modelo interno más nuevo, del que no se da un nombre público, obtuvo una puntuación media de 0,875, frente a 0,594 de GPT‑6 Astra en su nivel de razonamiento más alto. Es un resultado declarado por la propia OpenAI: la fuente no detalla quién elaboró BenchCAD 2.0, cuántas tareas incluye ni cómo se puntúa, y no cita ninguna evaluación independiente de estas cifras.

Chip Ganassi Racing y Mazda

OpenAI afirma que amplía su colaboración con Chip Ganassi Racing (CGR), un equipo de carreras que, según su web, tiene pilotos en INDYCAR e INDY NXT. Según OpenAI, ambos prueban flujos de trabajo que convierten escaneos 3D de piezas existentes en modelos CAD editables y en planos de fabricación 2D, algo útil cuando no se dispone de los archivos de diseño originales.

Según OpenAI, los ingenieros de CGR revisan la exactitud de los modelos y los planos y si se pueden fabricar. Matthew Ortman, ingeniero de I+D de Chip Ganassi Racing, afirma que trabaja con el modelo directamente en CAD y que pasar de los datos brutos del escaneo a un sólido se ha vuelto un proceso más rápido y con menos intervención manual.

OpenAI también anuncia una colaboración de investigación con Mazda. Según la empresa, sus equipos trabajan con los ingenieros de aerodinámica y de seguridad en choques de Mazda para estudiar cómo los modelos pueden ayudar a desarrollar y evaluar nuevos diseños de vehículos. OpenAI afirma que GPT‑6 Astra ayuda a los ingenieros de aerodinámica a buscar formas de reducir la resistencia del vehículo modelando nuevas formas del morro y simulando el flujo de aire, y prevé compartir más avances y resultados en los próximos meses.