O cérebro de IA para qualquer robô
A POLCERO constrói uma camada de inteligência de IA - perceção, planeamento, controlo e gestão de frota - para robôs humanoides e especializados. A mesma stack de IA serve todas as áreas POLCERO: modelos VLA afinados, visão YOLO, arquitetura edge+cloud e um volante de dados. O hardware do robô pode ser do próprio cliente ou do nosso catálogo; nós fornecemos a inteligência.
TO ORDER
Capacidades
A mesma stack de IA alimenta todas as áreas da POLCERO. O hardware do robô pode ser o seu ou do nosso catálogo - nós fornecemos o cérebro.
Modelos de base, adaptados à sua tarefa
Modelos VLA abertos (GR00T N1.7, π0, OpenVLA) afinados com dados do cliente. Uma camada de abstração permite-nos trocar os modelos de base sem voltar a treinar a inteligência da sua tarefa.
Compreensão da cena em tempo real
Deteção de classe YOLO para reconhecimento de objetos em tempo real, câmaras de profundidade (RGB-D), LiDAR, imagem multiespectral e térmica, além de um VLM para compreensão de cena e linguagem.
Controlo em menos de 10 ms, aprendizagem à escala da cloud
Inferência no edge a bordo para controlo em menos de 10 ms. Cloud para atualizações de treino, análise e gestão de frotas. Um ciclo virtuoso de dados melhora continuamente o desempenho.
IA apenas onde faz sentido
Controladores PID para tarefas simples e repetitivas de preensão e corte - menor custo, maior fiabilidade. Reservamos a IA para decisões complexas de perceção e compreensão da cena.
Coordenar muitos robôs como um só sistema
Supervisão central de uma frota mista de robôs: atribuição de tarefas, telemetria, distribuição de modelos e relatórios de produtividade a partir de uma única camada de controlo.
Como colaboramos
Acrescentamos inteligência ao seu hardware ou ao nosso em quatro passos.
Mapeamos a tarefa, recolhemos ou simulamos dados do processo e definimos os requisitos de perceção e controlo.
Escolhemos os modelos VLA / de visão adequados (ou controlo clássico) e afinamo-los com os seus dados por trás de uma camada de abstração estável.
Integramos o cérebro com o robô, implementamos a inferência no edge para controlo de baixa latência e validamos face aos critérios de aceitação.
A análise na cloud, as atualizações de modelos e a gestão de frotas continuam a melhorar o desempenho após a entrada em funcionamento.
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