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Intel lanza el marco de IA física OpenVINO para subsanar las carencias en el ámbito de la robótica
En la feria Computex 2026 celebrada en Taipéi, Intel, una empresa líder en semiconductores, hizo un importante anuncio en el ámbito de la robótica y la automatización. La empresa presentó su nuevo marco OpenVINO Physical AI, diseñado para integrar a la perfección capacidades avanzadas de IA en sistemas físicos como robots, vehículos autónomos y equipos industriales. Según Intel, este marco aborda los principales retos que plantea la implementación a gran escala de la IA física en dispositivos periféricos.

Una pila unificada de software y hardware reduce los elevados costes de personalización
Anteriormente, las empresas que implementaban sistemas de IA física tenían que desarrollar flujos de trabajo de procesamiento altamente personalizados para cada robot, a fin de que este pudiera interactuar con diferentes sensores y bucles de inferencia. Esta personalización encarecía los costes de implementación y, a menudo, requería costosas soluciones de computación dual, lo que elevaba el coste total de propiedad. El nuevo marco OpenVINO Physical AI de Intel, profundamente integrado con sus últimos procesadores Core Ultra Serie 3, proporciona una pila unificada de software y hardware. Este enfoque reduce la complejidad del mantenimiento y mejora la eficiencia del código para las empresas.
La inferencia local en tiempo real mejora la seguridad en entornos extremos
Dado que los dispositivos de IA física deben procesar datos en tiempo real procedentes de cámaras, radares y otros sensores, la computación en el borde es esencial. La inferencia local reduce la latencia, ahorra ancho de banda y permite a los robots responder al instante en entornos dinámicos o peligrosos, a diferencia de los enfoques tradicionales basados en la nube. Intel también demostró en el evento que su solución de software y hardware ofrece una mejor relación coste-eficacia que las plataformas robóticas de la serie Jetson de NVIDIA con cargas de trabajo similares.
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