


Muchos modelos de IA no llegan a producción, no por el algoritmo, sino porque el entorno de entrenamiento no refleja las condiciones reales de la industria.
Entrenar con brazos de investigación ligeros o con sistemas basados solo en visión limita lo que los modelos pueden aprender sobre contacto, compliance e interacción. Cuando esos modelos se transfieren a robots industriales, el desempeño se ve afectado.
AI Trainer de Universal Robots está diseñado para resolver este problema desde el origen.

La detección integrada de fuerza y torque, combinada con Direct Torque Control, permite que los modelos aprendan cómo se siente una tarea, no solo cómo se ve o por dónde se mueve el robot.

Entrena con robots de grado industrial, con cinemática precisa, dinámica calibrada y control estable. Los modelos se exponen a la misma física que encontrarán en una aplicación real.

Con más de 100,000 robots instalados en todo el mundo, UR ofrece una plataforma industrial que permite experimentos de larga duración, repetibilidad y una ruta realista del laboratorio a la planta.
Anders Billesø Beck, vicepresidente de productos de robótica con IA, Universal Robots.El AI Trainer les da a los equipos de IA la confianza para enfocarse en desarrollar mejores modelos, sabiendo que los datos que recopilan seguirán siendo relevantes en condiciones industriales reales. También permite a los equipos industriales capturar los datos correctos de cada caso de uso y optimizar los modelos para que estén realmente listos para implementarse.

Captura demostraciones reales de tareas que incluyen contacto, compliance e interacción, no solo trayectorias de movimiento.

Genera datasets adecuados para entrenar y optimizar modelos Vision-Language-Action para la ejecución de tareas físicas.

Entrena con los mismos robots industriales que planeas implementar, reduciendo la fricción entre simulación y aplicación real.

El software de Scale AI permite a los usuarios finales capturar de forma sencilla datos multimodales de alta calidad para el desarrollo de IA física. Durante cada demostración recopilada con UR AI Trainer, el software de Scale registra datos sincronizados de movimiento, fuerza y visión, generando datasets estructurados necesarios para entrenar modelos Vision-Language-Action (VLA).
Esto permite escalar la captura de datos en implementaciones reales de robots UR y crea un ciclo continuo de retroalimentación que acelera el desarrollo y la optimización de sistemas de IA física.
Aprovechando UR AI Trainer y el software de Scale, Universal Robots y Scale AI lanzarán un dataset industrial a gran escala más adelante este año.
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