Robotiq

Donner des sens et un cerveau aux robots : de l’IA physique à l'intégration automatique Nous présenterons comment Robotiq résout l'équation complexe entre le matériel robuste et l'intelligence artificielle, à travers deux grands défis d'ingénierie : 1. La fondation matérielle de l’IA physique (Physical AI) L'apprentissage multimodal et l'entraînement de modèles fondamentaux nécessitent une chose complexe : des données physiques fiables. Avec plus de 23 000 préhenseurs et capteurs déployés dans le monde, nous partagerons notre approche pour capturer le toucher, la force et la perception dans des environnements industriels imprévisibles. Nous aborderons les défis réels liés à la création d'un matériel capable de concilier la dextérité nécessaire aux interactions physiques et une mise à l'échelle à un coût soutenable. 2. L'orchestration logicielle : générer des cellules de travail avec IQ L'intégration de systèmes robotiques est historiquement un goulot d'étranglement : manuel, dépendant d'experts et truffé de cas limites (edge cases). Nous montrerons comment nous passons de l'ingénierie sur mesure à l'intégration automatique avec notre plateforme IQ. Nous expliquerons comment le logiciel parvient à modéliser la réalité de l'usine, à simuler la trajectoire et à générer un déploiement prévisible pour la palettisation. Ce que nous partagerons : Notre vision de l'évolution du Physical AI ainsi que les obstacles techniques (matériels et logiciels) que notre équipe d'ingénierie doit résoudre pour combler les besoins de nos clients en Physical AI et pour automatiser l'automatisation.