Nuestro Enfoque
IA Física Centrada en el Humano. Nos enfocamos en el ciclo de datos que hace que el aprendizaje de robots realmente escale — no la plataforma más grande, sino la que los equipos no pueden reemplazar.
El ciclo cerrado que optimizamos
El Ciclo de Datos
El desafío central en el aprendizaje de robots no es el tamaño del modelo — es datos. De dónde proviene, cómo se vuelve utilizable y cómo se combinan diferentes fuentes. Construimos el ciclo cerrado que convierte los fallos del mundo real en la siguiente ronda de entrenamiento.
Episodio real → Paquete estructurado → Ejecución de referencia → Reproducción de fallos → De vuelta al entrenamiento.
Una vez que los clientes suben los registros de fallos, obtienen reproducción automática e informes de referencia, y realizan pruebas A/B de políticas a través de nuestro sistema, comienzan a depender de él. Esa es la ventaja competitiva.
Lo que Medimos
Nuestra estrella del norte no es el volumen de código o el tamaño del modelo. Son estos cinco números:
- Tiempo de incorporación de nuevos robots — ¿Qué tan rápido puede conectarse una nueva plataforma?
- Nueva tarea a la primera línea base — De la demostración a la política ejecutable
- Tiempo de reentrenamiento por fallo único — ¿Qué tan rápido vuelve un fallo a la siguiente ronda de entrenamiento?
- Cobertura de evaluación automática — ¿Qué % de decisiones dependen de nuestra referencia?
- Dependencia semanal del cliente — ¿Cuántas decisiones de ir/no ir fluyen a través de nuestro sistema?
Fuentes de datos que unificamos
Los datos de entrenamiento del robot provienen de cinco caminos principales. Ninguna fuente única es suficiente: el futuro es combinación de datos heterogéneos.
- Video humano de Internet — Escala y previo, pero sin etiquetas de acción. Lo usamos para la estructura de tareas, no para comandos motores en bruto.
- Datos sintéticos — Generación automatizada, pero brecha Sim2Real. Nos enfocamos en el diseño de recompensas y la aleatorización de dominios.
- Captura de movimiento — Alta precisión, portátil. Puente entre video y ejecución del robot.
- Teleoperación de robots — Más alineado con el despliegue, pero costoso. Optimizamos para la eficiencia y el flujo de corrección estilo RECAP.
- Combinación heterogénea — Inter-tarea, inter-robot, inter-modal. La verdadera frontera.
La representación de datos importa más que el volumen bruto. Convertimos episodios en paquetes estructurados, fracasos en casos listos para entrenamiento y puntos de referencia en superficies de decisión.
Seis fosos que construimos
- Foso de datos — No la mayor cantidad de datos, sino la más escasa: fracasos reales, correcciones, historial de evaluación, alineación inter-robot.
- Foso de referencia — Las decisiones de go/no-go de los clientes dependen cada vez más de nuestro punto de referencia.
- Foso de adaptadores — La velocidad de incorporación de nuevos robots y nuevos dispositivos de entrada como la ventaja de entrada más fuerte.
- Foso de flujo de trabajo — Investigación, ingeniería, pruebas y operaciones ven los mismos hechos.
- Foso de correlación Real-Sim — Nuestros resultados de referencia predicen el rendimiento en el mundo real.
- Foso de relación comercial — De "prueba esta herramienta" a "revisamos tu informe a diario, tomamos decisiones semanalmente."
Contacto rico y táctil
Nos especializamos en manipulación rica en contacto — inserción, ensamblaje, tareas sensibles a la fuerza. Muchos equipos hacen visión; el verdadero bucle cerrado para tareas de contacto es más difícil. Integramos señales táctiles, de torque y de fuerza en el bucle de datos y el entrenamiento de políticas.
Entorno de Aprendizaje de Robots y Evaluación como Servicio
Más allá de "Entorno RL como Servicio", ofrecemos Nube de entorno y evaluación Real-a-Sim-a-Real. El entorno no es solo para ejecutar RL: es para datos sintéticos, entrenamiento de políticas, evaluación simulada, repetición de fallos y publicación de puntos de referencia. El modelo del mundo, la generación de entornos y la evaluación están unificados.
El estado ideal: Los clientes suben registros de fallos reales → generamos automáticamente repetición y punto de referencia → todos los cambios de política pasan primero por nuestro sistema → los clientes revisan nuestro informe de regresión cada noche → más robots y tareas se incorporan con el tiempo.
Ahí es cuando no somos "un equipo que usa IA" — somos el plano de control predeterminado para la iteración de robots en el mundo real de los clientes.