DataraAI desarrolla tecnología para que brazos robóticos industriales conecten cables y otros componentes durante el armado de servidores y racks de IA, informó Robotics & Automation News. Hoy esa tarea se hace casi entera a mano.
La empresa, con sede en California, apunta a operaciones como enrutar cables, asentar conectores y manipular arneses. Ahí la automatización industrial convencional tropieza por dos razones. Los cables cambian de forma cada vez que se los mueve, y una conexión bien hecha cuesta verificarla solo con la vista.
Según DataraAI, el cableado puede convertirse en el cuello de botella de la producción de servidores y racks. Aunque el resto del proceso esté automatizado, miles de conexiones pueden seguir necesitando enrutarse y terminarse a mano.
¿Cómo entrena DataraAI a sus robots?
La empresa combina manipulación robótica con simulaciones calibradas con datos recogidos en operaciones de fabricación reales.
El orden es el inverso al habitual. En lugar de construir primero un entorno simulado y después intentar trasladar al piso de producción lo que el robot aprendió, DataraAI usa visión RGB-D, mediciones de fuerza y torque, sensado táctil y datos de movimiento de operaciones reales para calibrar la simulación.
El enfoque busca cerrar la llamada brecha Sim2Real, el problema de los sistemas robóticos que resuelven una tarea en simulación y fallan ante la variabilidad física de componentes y entornos reales.
En la inserción de un cable, por ejemplo, la visión ubica la posición del cable y del conector, mientras la información de fuerza y tacto permite confirmar si el conector quedó bien asentado.
Durgesh Srivastava, fundador y CEO de DataraAI, lo explica con una comparación con la conducción autónoma.
"La tecnología de conducción autónoma para la manufactura industrial no llegó a la autonomía simulando más millas. Llegó a la autonomía manejando millas reales, construyendo el simulador a partir de ellas y escalando desde ahí. La manufactura industrial necesita ese mismo orden de operaciones."
"La producción de racks está limitada por la estación de cableado, y a los fabricantes se les pide comprometer capital para automatizar una tarea que ningún proveedor ha demostrado sobre su hardware. Nosotros calibramos primero contra su rack y sus conectores, y después mostramos qué funciona antes de que se compre nada."
La alianza con Arm
DataraAI se sumó a Arm Total Design for Physical AI, un ecosistema que reúne a empresas que trabajan en modelos de IA, software, sensores, silicio y herramientas de desarrollo para sistemas de IA física.
La empresa también colabora con Arm en su Robotics Capability Framework, una iniciativa que busca establecer una forma común de describir y comparar las capacidades de distintos sistemas robóticos.
Dermot O'Driscoll, vicepresidente de go-to-market de IA física en Arm, dio la visión de su empresa.
"Llevar la IA física de la innovación a la producción requiere sistemas que operen de forma confiable en la complejidad y variabilidad del mundo real, donde las condiciones críticas pueden ser difíciles de reproducir con precisión en simulación. DataraAI aporta experiencia en precisión de simulación para ayudar a cerrar esa brecha, fortaleciendo Arm Total Design for Physical AI y ayudando a acelerar el camino hacia sistemas de IA física listos para producción."
DataraAI se especializa en simulación y datos de entrenamiento para automatizar la manufactura, en particular el armado de servidores y racks de IA y otras tareas con componentes deformables y contacto físico.
