
SafeWorld levanta 12,2 millones para simular la seguridad de robots
La startup de Oakland, cofundada por el director del Safe AI Lab de Carnegie Mellon, prueba cómo se comportan los robots cerca de personas en miles de escenarios simulados.
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Junta SageMaker, IoT Greengrass y el stack Isaac y Cosmos de NVIDIA en un flujo que va de los datos sintéticos al despliegue en el robot.

Su plataforma de simulación Alchemy genera datos sintéticos anotados al píxel, y el robot Element pasó de aprender lechuga en simulación a trabajar en terreno en menos de siete días.

La instalación se exhibió en EMF 2026 y reacciona a un joystick y a un acelerómetro, tras una enorme cantidad de soldadura sobre discos electromecánicos de segunda mano.

La compañía describe una arquitectura de tres computadores, entrenamiento, simulación y cómputo a bordo, y enumera a Uber, Waymo, Zoox, Wayve, Mercedes-Benz y una docena más como usuarios.

El programa OH! GYM permite entrenar comportamientos en simulación, transferirlos a un robot físico y corregir las políticas de control con datos reales, sin quemar hardware en cada intento.

World Labs, la empresa de Fei-Fei Li, presentó un modelo que genera, reconstruye y simula escenas tridimensionales, y que según sus mediciones supera a los modelos especializados en su propio terreno.

La plataforma reúne diseño, simulación en tiempo real y edición de código para Arduino, ESP32 y Raspberry Pi en un solo entorno, con una biblioteca de más de 30.000 componentes.

MirroS liberó bajo Apache 2.0 dos modelos que reconstruyen una escena real como un archivo scene.json que el simulador puede correr, verificar y editar.

El sistema combina agentes de IA, simulación y aprendizaje por refuerzo para adaptar políticas de navegación sin reentrenar desde cero cada vez que cambia el robot o el entorno.

La compañía de conducción autónoma de Alphabet ordenó en diez principios lo que aprendió operando sin conductor humano, y toma posición en los dos debates más largos del sector.

Un experimento con 45 flujos generados por un agente de programación muestra que el detalle del prompt cambia el código y su costo, pero no la física del resultado.

Una hoja de Google Sheets simula el controlador y el proceso, deja ver cada término por separado y permite inyectar perturbaciones sin compilar nada.

Christopher Mitchell detalla el progreso de su réplica a escala de una cabina de tren British Rail Class 800, integrando componentes reales y hardware CAN bus.

Velxio permite ejecutar firmware real de ESP32 en un navegador, integrando componentes analógicos, digitales y agentes de IA para un desarrollo eficiente.
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