Perceptron: la startup de ex científicos de Meta que lleva la IA visual al suelo de fábrica con Isaac 0.5

La IA sale del plano digital para operar en fábricas y almacenes

La inteligencia artificial está transformando todo lo que nos rodea, pero hasta ahora ha permanecido, en gran parte, dentro del ámbito digital. Cada vez más startups buscan llevarla al mundo real, y Perceptron es una de ellas. Fundada en noviembre de 2024 por dos ex científicos de investigación de Meta, la compañía desarrolla modelos de visión de frontera que ayudan a las máquinas a interactuar de forma más competente con su entorno físico.

Isaac 0.5: el nuevo modelo de Perceptron

Esta semana, la empresa lanzó su modelo más reciente: Isaac 0.5. Sus creadores explican que está diseñado para dotar a las máquinas de la capacidad de “percibir, razonar y actuar” en entornos industriales. Concretamente, el software permite que los robots guiados por visión naveguen por entornos complejos como almacenes o suelos de fábrica, y también ayuda a las empresas a extraer inteligencia visual de los videos grabados por esos robots.

Isaac 0.5 se lanza además como un modelo de pesos abiertos (open-weight), lo que significa que cualquiera puede inspeccionar sus parámetros y materiales de entrenamiento.

Un proyecto liderado por ex investigadores de Meta

Perceptron fue cofundada por Armen Aghajanyan y Akshat Shrivastava, quienes trabajaron en Meta FAIR, la división de investigación en IA del gigante tecnológico. Ambos consideran este software como el futuro del despliegue automatizado industrial.

“La IA física hoy obliga a elegir entre dos opciones: modelos fundacionales generalistas que necesitan múltiples GPU dedicadas en la nube para cada instancia, o modelos limitados que manejan percepción o control, pero nunca ambos.”

A diferencia de otros modelos del sector, la herramienta de Perceptron es de propósito general: no está construida para una tarea repetitiva y específica, sino que se adapta con flexibilidad al entorno o la situación en la que se encuentra.

El reto de clasificar paquetes

En una entrevista, Shrivastava planteó un ejemplo cotidiano:

“Imagina que hay un robot desplegado para clasificar paquetes en este momento. ¿Cuáles serían las tareas que necesita realizar?”

Una tarea aparentemente simple implica muchos pasos: leer la etiqueta del paquete, hacer un análisis espacial para entender dónde están las cajas, decidir cuál recoger y, si hay varias, planificar el orden. El software de Perceptron está diseñado para guiar al robot en cada uno de esos pasos. La industria ya cuenta con software para muchas de estas tareas, pero existen pocos programas que lo hagan de forma flexible.

¿De dónde sale la información que entrena a Isaac 0.5?

Modelos como Isaac 0.5 aprenden habilidades operativas ingiriendo enormes cantidades de datos de video. Perceptron asegura que su nuevo modelo fue alimentado con un millón de horas de video general para enseñar al algoritmo a identificar entornos, imágenes y escenarios particulares.

La compañía también dependió en gran medida del llamado video ego —grabado típicamente con una GoPro o cámara wearable desde la perspectiva de una persona que completa una tarea física— y del video UMI, que se usa para enseñar a los sistemas de IA movimientos mediante la grabación de acciones humanas repetitivas.

Aunque Perceptron no revela las fuentes de sus datos de entrenamiento, Shrivastava señaló que la empresa construyó internamente conjuntos de datos a escala de petabytes que abarcan modalidades como imágenes, texto, video y trayectorias robóticas.

Mapa de 50 startups que transforman industrias con inteligencia artificial física
Perceptron aparece en el mapa de 50 startups de IA física, dentro de la categoría de modelos fundacionales generalistas.

Industrias objetivo y respaldo financiero

La utilidad de un software que ayuda a los robots a operar competentemente en almacenes es enorme, y Perceptron confía en estar bien posicionada para liderar esta ola de automatización. La startup está lista para comercializar su software a una variedad de proveedores y así integrar su capa de inteligencia en un amplio abanico de industrias.

  • Manufactura
  • Logística y almacenamiento
  • Seguridad
  • Movilidad
  • Medios y entretenimiento
Aspecto Detalle
Fundación Noviembre de 2024
Fundadores Armen Aghajanyan y Akshat Shrivastava
Modelo lanzado Isaac 0.5
Tipo de modelo Open-weight y de propósito general
Financiamiento previo $16 millones en 2024

La empresa recaudó previamente $16 millones de Bessemer Venture Partners, The Explorer Fund y SmartGateVC en 2024, según Pitchbook. Además, la startup está en proceso de cerrar una ronda adicional de financiamiento.

“Nada como esto existe realmente. Estamos muy entusiasmados con ello.”

Con su enfoque en visión artificial y modelos flexibles, Perceptron apunta a marcar un antes y un después en la automatización industrial, llevando la inteligencia artificial directamente al suelo de fábrica.

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