AMD, además de dotar de la infraestructura que permite el desarrollo y la ejecución de la inteligencia artificial, impulsa también la IA física y la robótica, de la mano del conjunto de soluciones Kria y de una red de socios que busca romper con la dependencia de los entornos propietarios y cerrados.

Recurso de las soluciones Kria para la robótica - AMD
MADRID, 24 Jul. (Portaltic/EP) -
AMD, además de dotar de la infraestructura que permite el desarrollo y la ejecución de la inteligencia artificial, impulsa también la IA física y la robótica, de la mano del conjunto de soluciones Kria y de una red de socios que busca romper con la dependencia de los entornos propietarios y cerrados.
Para impulsar las capacidades del cuerpo al cerebro de los robots, la firma de semiconductores ha presentado el evento 'Advancing AI' el conjunto de soluciones Kria, diseñadas para crear prototipos, construir e implementar rápidamente sistemas de IA física y robótica autónoma de próxima generación.
Incluye el módulo Kria AI SOM, que impulsa el cerebro del robot al habilitar capacidades como la percepción, el razonamiento, la toma de decisiones autónoma y la acción mediante inteligencia artificial. Para ello, utiliza procesadores Ryzen AI Embedded X100 Series, que interan CPU, GPU y NPU.
Ofrece, además, un control determinista en tiempo real con más de 8.000 decisiones de control por segundo, al tiempo que proporciona razonamiento de IA de visión-lenguaje-acción (VLA) en menos de 100 milisegundos.
Según ha destacado AMD, el rendimiento para cargas de trabajo de robótica incluye una fiabilidad en tiempo real hasta 3,4 veces mejor para el control en tiempo real, hasta 1,6 veces más núcleos de CPU libres para capacidad de computación de reserva y soporte para hasta 2,3 veces más agentes concurrentes para IA agéntica en comparación con Nvidia Jetson T5000.
Para el desarrollo de la IA física, ha anunciado 'AMD Robotics Partner Network', una nueva red de socios de 'hardware' y 'software' validados que ayuda a los clientes a optimizar el desarrollo, validar los sistemas antes de su implementación, reducir la complejidad de la integración y acelerar el proceso desde el prototipo hasta la producción sin depender de entornos de ejecución propietarios ni entornos de desarrollo cerrados.
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