NEURA Robotics, una destacada empresa de robótica con sede en Metzingen, ha revolucionado el ámbito de la inteligencia artificial física con el lanzamiento de Neuron AI, un modelo de inteligencia artificial multimodal. Esta innovadora tecnología combina visión 3D, tacto, audio, estado del robot y lenguaje, junto con un sistema de memoria, lo que permite a los robots actuar basándose en información más allá de lo que sus cámaras pueden capturar, e incluso recordar datos cuando estos dejan de estar a la vista.
El anuncio de Neuron AI se produce en un contexto de creciente inversión en robótica industrial en Europa. La empresa no solo destaca por su tecnología avanzada, sino también por su exitosa ronda de financiación Serie C de hasta 1.200 millones de euros, anunciada en junio de 2026, que sigue a una inversión de 120 millones de euros en su Serie B en 2025. Estos fondos están destinados al desarrollo y la implementación de sistemas de robótica cognitiva y la infraestructura de inteligencia compartida.
Innovaciones en Inteligencia Física
David Reger, fundador y CEO de NEURA Robotics, ha enfatizado que «un robot inteligente necesita un cerebro que integre sus sentidos y recuerde lo ocurrido». Neuron AI está diseñado para ser el cerebro del mundo físico, convirtiendo la experiencia y el conocimiento humano en capacidades que los robots pueden aprender y aplicar. Desarrollado completamente en Alemania, su objetivo es servir a un mercado global.
El modelo Neuron AI fue creado y entrenado internamente en NEURA, donde los procesos de manufactura complejos y la experiencia especializada de la industria alemana han proporcionado un entorno ideal para su desarrollo. Asociaciones con grandes corporaciones como Schaeffler y Bosch complementan la formación en los «NEURA Gyms», una instalación dedicada a la recolección de datos y capacitación de habilidades antes de la implementación.
En estos gimnasios, se conectan la recopilación de datos, el entrenamiento de habilidades y el benchmarking, asegurando que los datos y habilidades desarrollados influyan en lanzamientos futuros de modelos.
Un Enfoque Multisensorial
A diferencia de otros sistemas de inteligencia artificial que tratan cada sensor de manera aislada, Neuron AI integra datos de visión 3D, táctiles y de fuerza, audio, estado del robot y lenguaje en un solo flujo de acción. Esta percepción multisensorial es fundamental para tareas que van más allá de la capacidad de las cámaras. Por ejemplo, al abrir un candado, solo el sonido y el tacto confirman si realmente está abierto. Esto otorga a los robots la capacidad de interactuar con objetos que no pueden ver, mejorando las tareas que ya están dentro del alcance de su visión, como evaluar la calidad de una soldadura mediante el sonido del proceso.
Una de las características sobresalientes de Neuron AI es su capacidad de memoria, que permite a los robots entender la relación de causa y efecto y retener la permanencia de los objetos. Esto es fundamental ya que, al igual que los humanos adquieren esta habilidad en los primeros años de vida, los robots requieren esta comprensión para actuar eficazmente en el mundo físico.
Fundamentos del Entrenamiento de NEURA
Neuron AI se entrena a partir de tres fuentes de experiencia física complementarias:
- Datos de robots en el mundo real: Robots trabajando en los NEURA Gyms y en ambientes reales generan datos sincronizados de visión, tacto, fuerza, audio y movimientos.
- Datos amplificados por simulación: La infraestructura de simulación de NEURA expande los datos de entrenamiento a través de variaciones simuladas de tareas.
- Datos de demostraciones humanas: Personas equipadas con trajes de sensores capturan movimientos y técnicas, incorporando la experiencia práctica al pipeline de entrenamiento.
Estos pilares combinan interacciones físicas reales, variaciones simuladas y el conocimiento humano para entrenar un modelo compartido que se aplica a diversos robots de NEURA, cada uno con diferentes tipos de agarres y manos.
En un evento próximo, NEURA presentará su robot humanoide 4NE1 (For Anyone) en el GTC de NVIDIA en Berlín, demostrando su capacidad para ejecutar una serie de tareas de manejo de lavandería de manera autónoma durante once minutos, utilizando la versión actual de Neuron AI.