El cerebro de IA para cualquier robot
POLCERO construye una capa de inteligencia de IA - percepción, planificación, control y gestión de flotas - para robots humanoides y especializados. El mismo stack de IA da servicio a todas las divisiones de POLCERO: modelos VLA ajustados, visión YOLO, arquitectura edge+cloud y un volante de datos. El hardware del robot puede ser el propio del cliente o de nuestro catálogo; nosotros aportamos la inteligencia.
TO ORDER
Capacidades
El mismo stack de IA impulsa cada rama de POLCERO. El hardware del robot puede ser el suyo propio o el de nuestro catálogo - nosotros aportamos el cerebro.
Modelos fundacionales, adaptados a su tarea
Modelos VLA abiertos (GR00T N1.7, π0, OpenVLA) afinados con los datos del cliente. Una capa de abstracción nos permite cambiar los modelos base sin reentrenar la inteligencia de su tarea.
Comprensión de la escena en tiempo real
Detección de tipo YOLO para el reconocimiento de objetos en tiempo real, cámaras de profundidad (RGB-D), LiDAR, imagen multiespectral y térmica, además de un VLM para la comprensión de la escena y el lenguaje.
Control por debajo de 10 ms, aprendizaje a escala de nube
Inferencia a bordo en el borde para un control por debajo de 10 ms. Nube para actualizaciones de entrenamiento, analítica y gestión de flotas. Un volante de datos mejora el rendimiento de forma continua.
IA solo donde aporta valor
Controladores PID para operaciones de agarre y corte sencillas y repetitivas - menor coste, mayor fiabilidad. Reservamos la IA para decisiones complejas de percepción y comprensión de la escena.
Coordinar muchos robots como un solo sistema
Supervisión central de una flota mixta de robots: asignación de tareas, telemetría, despliegue de modelos e informes de productividad desde una única capa de control.
Cómo colaboramos
Añadimos inteligencia sobre su hardware o el nuestro en cuatro pasos.
Mapeamos la tarea, recopilamos o simulamos datos del proceso y definimos los requisitos de percepción y control.
Elegimos los modelos VLA / de visión adecuados (o control clásico) y los afinamos con sus datos tras una capa de abstracción estable.
Integramos el cerebro con el robot, desplegamos la inferencia en el borde para un control de baja latencia y validamos frente a los criterios de aceptación.
La analítica en la nube, las actualizaciones de modelos y la gestión de flotas siguen mejorando el rendimiento tras la puesta en marcha.
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