Endotlight signe un accord commercial avec Newbility

La startup Endotlight, spécialisée dans l'IA 3D, a annoncé le 13 avoir signé un accord commercial avec Newbility , une plateforme de services pour robots intelligents, afin de créer un environnement d'apprentissage pour robots humanoïdes.

Cet accord vise à développer conjointement les données structurelles 3D précises et les environnements de simulation d'entraînement nécessaires aux robots humanoïdes pour réaliser des tâches pratiques dans les secteurs de la production et de la logistique. Les deux entreprises prévoient de collaborer afin de réduire les coûts et le temps de production de données répétitives requis lors de l'entraînement des robots, et de renforcer le lien entre les phases de conception, d'entraînement et de validation des robots.

EndotLite utilise son moteur de modélisation 3D propriétaire et sa technologie de génération de données CAO 3D basée sur l'IA pour générer automatiquement des données 3D prenant en compte la structure de l'espace de travail et les mouvements articulaires nécessaires à l'entraînement des robots humanoïdes. Ceci permet la construction et l'extension à grande échelle de divers scénarios de travail requis dans les environnements industriels réels.

Forte de son expérience en matière de vérification et d'exploitation de robots, Newbility définira des mouvements et des scénarios de travail adaptés aux sites de production, puis les vérifiera et les améliorera d'un point de vue opérationnel. Les deux entreprises développeront conjointement une structure d'amélioration itérative intégrant les résultats d'apprentissage par simulation à la conception et à la logique de commande des robots.

Cette collaboration est évaluée comme une étude de cas combinant technologie de génération de données 3D et expérience d'application industrielle pour concevoir un système d'apprentissage automatique destiné aux robots humanoïdes. Les deux entreprises prévoient d'améliorer progressivement la structure des données 3D et le processus d'apprentissage automatique du robot, afin de les rendre applicables dans divers environnements industriels.

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