Un cerebro para robots: la startup Noematrix capta cientos de millones de yuanes para IA corpórea

# Un cerebro para robots: cómo la startup china Noematrix cambia el futuro de la automatización

Cuando una máquina coge una caja de medicamentos y la mete en una bolsa, parece fácil. En realidad, es una de las tareas más difíciles de la robótica. La startup china Noematrix, fundada por científicos de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y de Stanford, acaba de captar cientos de millones de yuanes en una ronda Serie A. Los inversores son el fondo de capital riesgo C Capital y los grandes nombres Sea Limited y Alibaba. Apuestan a que esta joven empresa puede crear un cerebro universal para robots que cambiará la automatización, y no de forma figurada.

La historia de Noematrix comenzó en noviembre de 2023, cuando nació como una de las primeras empresas de China centradas en la inteligencia artificial corpórea: una IA que no funciona solo dentro de un ordenador, sino en el cuerpo físico de una máquina que interactúa con el mundo real. El equipo reúne un peso científico considerable. El cofundador Lu Ce dirige un laboratorio de IA en la Universidad Jiao Tong de Shanghái, es autor de más de doscientos artículos científicos y ha recibido premios en prestigiosas conferencias de robótica.

Su socio Wang Shiquan es doctorando en Stanford y tiene experiencia en la creación de una empresa de robótica completa. Juntos formaron un equipo de expertos en soluciones de sistemas y grandes modelos de lenguaje.

El producto estrella de la compañía, Noematrix Brain, es un sistema que da a los robots una capacidad que les ha faltado durante años: entender órdenes difusas y naturales y actuar en condiciones de incertidumbre. Pensemos en una farmacia. Un robot recibe un pedido y debe hacer algo aparentemente sencillo: encontrar el medicamento, cogerlo y empaquetarlo.

En la práctica es una tarea de varios pasos en la que cada uno exige decisiones. El robot debe planificar la ruta óptima hacia las estanterías si hay varias. Debe localizar con precisión el fármaco correcto entre cientos de cajas.

Su pinza ha de ser lo bastante sensible para no aplastar las pastillas, pero lo bastante firme para sujetarlas. Y todo ello debe funcionar cada día, con distintos tipos de envases y en distintos locales.

Noematrix ya ha implantado su sistema en farmacias y lavanderías reales, y no se trata solo de prototipos de laboratorio. El sistema se adapta a distintas plataformas de robots, desde manipuladores móviles de dos brazos hasta máquinas humanoides. La diferencia clave del enfoque de la compañía está en cómo recopila los datos para entrenar los modelos.

En lugar de la costosa práctica de reunir información solo con robots terminados, Noematrix emplea un método de «recopilación de datos concomitante» con exoesqueletos propios y dispositivos portátiles. Una persona con exoesqueleto realiza una tarea y el sistema registra todos sus movimientos, sus interacciones con los objetos y las señales visuales. Así se pueden recoger enormes volúmenes de datos en hogares, oficinas e instalaciones industriales.

Actualmente, Noematrix dispone de decenas de miles de horas de datos de alta calidad de experiencia real.

Esta diferencia es crucial para todo el sector. Entrenar modelos de aprendizaje profundo exige una cantidad exponencial de ejemplos, y en robótica los datos de calidad han sido históricamente caros y escasos. La compañía ha creado algo parecido a un «banco genético» de la IA corpórea, un repositorio de interacciones físicas reales. Esta estrategia le permite avanzar más rápido que sus competidores y entrenar modelos con escenarios variados.

La competencia a largo plazo en este campo la ganará quien logre crear un ciclo cerrado: los datos de escenarios reales mejoran los modelos, los modelos mejorados permiten a los robots trabajar en nuevos entornos y los nuevos entornos generan nuevos datos. Noematrix claramente cuenta con ello. La compañía ya negocia implantar su sistema en hostelería, logística y otros sectores. Al mismo tiempo, se expande a mercados internacionales mediante alianzas con fabricantes líderes de robots humanoides y centros de recopilación de datos.

La inversión de esta ronda se destinará a desarrollar modelos base con mejor capacidad de generalización y a integrar tecnologías en la nube para mejorar continuamente los robots sobre el terreno. A finales de año, la compañía prevé presentar una solución completa para farmacias inteligentes. Podría ser el comienzo de una era en la que los robots dejen por fin de ser simples herramientas con programación rígida y se conviertan en agentes inteligentes capaces de adaptarse al mundo real.