Después de 10+ años en el aprendizaje de robots, desde mi doctorado en Imperial hasta Berkeley hasta la construcción del Dyson Robot Learning Lab, una frustración me golpeaba: ¿Por qué tengo que reconstruir la misma infraestructura una y otra vez? El patrón que seguí viendo: • Comienza un nuevo equipo de robótica • Dedica 6 meses a crear un canal de recopilación de datos • Pasa otros 3 meses depurando problemas de sincronización • Finalmente comienza a recopilar datos específicos de la tarea • Se da cuenta de que sus opciones de infraestructura limitan su flexibilidad • Comienza de nuevo Este es el objetivo del aprendizaje robotizado: el aprendizaje robótico se basa fundamentalmente en datos. Ya sea que esté recogiendo fresas o ensamblando productos electrónicos, las necesidades de infraestructura central son idénticas. De hecho, es por eso que estaba tan interesado en dedicarme a la robótica basada en datos hace más de una década. Siempre necesitas: • Sincronización de datos multisensor en diferentes frecuencias • Almacenamiento flexible que funciona con algoritmos futuros • Herramientas de visualización para comprender sus datos • La capacidad de experimentar con diferentes resoluciones temporales • Registro robusto que captura todo lo que pueda necesitar más adelante La tendencia hacia la IA en robótica está creciendo, y los robots necesitan procesar y analizar grandes cantidades de datos de sensores para gestionar la variabilidad y la imprevisibilidad en entornos reales. Pero cada equipo construye esto desde cero. Imagínese si cada desarrollador web tuviera que crear su propia base de datos, servidor web y canalización de implementación antes de escribir su primera línea de código de aplicación. Por eso fundé Neuracore. En lugar de que todos los equipos de robótica pasen meses en infraestructura, proporcionamos las herramientas comunes que le permiten pasar de "Tengo un robot" a "Estoy enviando comportamientos de robots inteligentes" en días, no meses....