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La puesta en marcha de un laboratorio especializado en IA física y robótica cognitiva en Santa Clara marca un paso relevante en la integración de tecnologías avanzadas en procesos industriales.

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La instalación forma parte de la red global de laboratorios de IA de HCLTech y emplea plataformas tecnológicas de NVIDIA como Omniverse, Metropolis, IsaacSim, Jetson y Holoscan, conectadas con las soluciones VisionX, Kinetic AI, IEdgeX y SmartTwin de la firma tecnológica.

El objetivo es acelerar el desarrollo, prueba y validación de sistemas autónomos orientados a manufactura, logística, minería y sectores con operaciones físicas intensivas.

Aplicación industrial

El laboratorio busca resolver un punto crítico para las empresas: cerrar la brecha entre simulación y operación real.

En sectores donde la automatización depende de precisión, datos y contextos físicos complejos, la IA física permite integrar sensores, algoritmos de percepción, modelos de simulación y gemelos digitales en un solo flujo operativo.

Con esto, las compañías pueden evaluar escenarios de riesgo, fallas potenciales, consumo energético y comportamiento de flotas robóticas antes de implementar cambios en planta.

Las herramientas de NVIDIA se utilizan para generar entornos virtuales donde procesos completos pueden recrearse con detalle, desde sistemas de inspección hasta secuencias coordinadas de robots móviles o manipuladores.

Los modelos se ejecutan con capacidades de inferencia en tiempo real mediante tecnologías de borde, lo que habilita aplicaciones de mantenimiento predictivo, monitoreo visual, clasificación en línea y control de operaciones autónomas.

Infraestructura y uso

El centro está preparado para atender las necesidades de organizaciones del grupo global G2000, entre ellas empresas tecnológicas, terminales portuarias y mineras europeas. La infraestructura permite conectar datos operativos provenientes de sensores industriales con plataformas de simulación para construir réplicas digitales que representen ciclos completos de producción o de movimiento de materiales.

Este enfoque facilita que los equipos de ingeniería evalúen variables como la capacidad instalada, la velocidad de la línea, el manejo de materiales o la seguridad operativa antes de realizar inversiones.

También permite probar interacciones entre robots y trabajadores, gestionar rutas autónomas y validar algoritmos que responden a cambios en tiempo real en entornos físicos dinámicos.

Escalamiento operativo

La propuesta conjunta entre HCLTech y NVIDIA se centra en que los modelos desarrollados en simulación puedan transferirse sin fricciones al entorno físico.

Esto implica compatibilidad entre software, hardware y marcos de ejecución basados en edge computing, de manera que los sistemas autónomos operen bajo las mismas condiciones evaluadas en el laboratorio.

El laboratorio ilustra una tendencia creciente: el uso de IA física como herramienta para rediseñar operaciones, reducir tiempos de prueba, mejorar la continuidad operativa y preparar a las empresas ante incrementos de demanda o reconfiguraciones en sus cadenas de producción.