RAIBO2 completó los 42,195 kilómetros del maratón Sangju Dried Persimmon, en Corea del Sur, en noviembre de 2024. Terminó en 4 horas, 19 minutos y 52 segundos. Sus desarrolladores describieron el logro como el primer maratón completo de un robot cuadrúpedo en una prueba oficial.

Un estudio publicado en Nature casi dos años después explica el trabajo de un equipo del Korea Advanced Institute of Science and Technology dirigido por el profesor asociado Jemin Hwangbo. El grupo combinó una estructura mecánica ligera, circuitos de control de motores con pocas pérdidas y una política de locomoción optimizada mediante aprendizaje por refuerzo. RAIBO2 mantuvo una velocidad media de 2,64 metros por segundo, superó 286 metros de desnivel y atravesó pendientes de hasta 18,4 grados. Según el equipo, su alcance por carga supera en más de tres veces al de cuadrúpedos comparables recientes, que suelen recorrer unos 20 kilómetros.

El robot consumió 1.280 vatios-hora de una batería con capacidad de 2.016 Wh. Su coste total de transporte fue de 0,25, frente al valor humano de referencia de 0,37 utilizado por los investigadores. El equipo considera que es la primera vez que un robot cuadrúpedo supera ese valor. Las personas siguen siendo más rápidas. El keniano Sabastian Sawe fijó el récord mundial oficial de maratón en 1 hora, 59 minutos y 30 segundos durante el maratón de Londres de abril. Fue el primer competidor en bajar de las dos horas en una carrera.

Las ruedas son más eficientes sobre superficies lisas. Las patas permiten superar escaleras, escombros, pendientes y otros terrenos irregulares. Por eso los cuadrúpedos podrían resultar útiles en zonas montañosas y de desastre. Los perros robóticos ya participan en la limpieza nuclear de la instalación británica de Sellafield. También se contemplan usos militares.

La eficiencia energética no convierte a RAIBO2 en un sistema autónomo. Las escaleras y los terrenos montañosos pueden exigir otros modelos de pérdidas, posturas limitadas y una percepción más completa del entorno. El estudio utilizó un operador humano. La navegación autónoma necesitaría planificadores capaces de interpretar un mapa global y escoger rutas eficientes. Los investigadores consideran que sus modelos de pérdidas pueden servir para ampliar el alcance de futuros robots con patas destinados a inspecciones de zonas siniestradas, repartos y otras tareas.