Antioch dice que la simulación puede ayudar a los desarrolladores robot superar los cuellos de botella de prueba. Fuente: Antioquia
Validar el comportamiento de un robot en el mundo real normalmente significa alquilar espacio físico, establecer entornos manuales y restablecer hardware entre cada carrera, según Antioch. Es caro, lento, y cubre sólo una fracción de los escenarios que un sistema enfrentará en la producción, dijo la startup.
Antioch dijo hoy que ha aumentado $8.5 millones para mover el desarrollo y evaluación de sistemas autónomos fuera del mundo físico y en la simulación basada en la nube. El empresa“s stated goal is to eliminate the need for hardware and elaborate physical testing.
“Los equipos de robótica están pasando semanas escenificando almacenes e invirtiendo millones en instalaciones de prueba para validar sus sistemas”, dijo el cofundador de Antioch Harry Mellsop, quien anteriormente trabajaba en TeslaEs el equipo de Autopilot. Mientras tanto, empresas como Tesla, Waymo y Anduril pasan cientos de millones al año en infraestructura de simulación para minimizar exactamente eso. Creemos que cada equipo de autonomía debe tener acceso a ese nivel de herramientas. ”
Los fundadores de Antioquía se basan en la seguridad, experiencia AI
Tres de los cinco cofundadores de Antioquía, Mellsop, Alex Langshur y Michael Calvey, anteriormente fundada Transpose, una plataforma de seguridad e inteligencia adquirida por Chainalysis en 2023. Langshur dijo que el hilo de seguridad nacional ha pasado.
“El único camino económicamente viable para la reindustrialización funciona a través de la robótica y la automatización, y las pruebas escalables es el paso delimitación de tarifas”.
Antioquía de Nueva York fue fundada en mayo de 2025. El equipo fundador también incluyó Colton Swingle, anteriormente en Google DeepMind, y Collin Schlager, anteriormente en Meta Laboratorios de Realidad. La compañía ahora tiene un personal de ocho.
“Las industrias LLMs [grandes modelos de lenguaje] están interrumpiendo — software, servicios profesionales, trabajo del conocimiento— representan tal vez 8 billones de dólares de la economía global”, afirmó Mellsop. “La fabricación, logística, construcción, energía y agricultura representan $50 billones. La penetración de la IA en esas industrias físicas es básicamente cero hoy. La revolución industrial que viene en la IA física no va a ser una secuela de la revolución LLM; va a enanarla. ”
De izquierda a derecha, Jackson Vachal, Josiah Jordan, Michael Calvey, Colton Swingle, Alex Langshur, Harry Mellsop, Collin Schlager, Oliver Dyer.
La simulación proporciona pruebas confiables, dice Antioch
Muchas empresas no quieren gastar los recursos necesarios para mantenerse al día con nuevas herramientas, modelos y proveedores, incluso antes de componer herramientas dispares en flujos de trabajo utilizables, señaló Antioch.
La empresa afirmó que simulación ecosistema ha madurado hasta el punto en que las pruebas y validación ahora son posibles con entradas mínimas del mundo real. Física y motores de renderización como NVIDIA Isaac Sim y Unreal Engine proporcionan primitivos cada vez más poderosos, y técnicas generativas como modelos mundiales de Laboratorios Mundiales están haciendo más fácil sintetizar entornos realistas a escala, dijo Mellsop.
Al compartir motores de física y modelos mundiales a través de los clientes, Antioch asegura que su modelo de base está calibrado a los datos del mundo real que recopilan, dijo The Robot Report. Esto ayuda a todos los clientes a tener confianza en los modelos sin obligarlos a reconstruir su infraestructura.
“Estamos trabajando con equipos dentro de nuestra mayor cuenta de cliente para modelar los sistemas de percepción que en última instancia entrarán en sus robots”, dijo Mellsop. “Lo primero que hacemos con todos nuestros clientes es replicar los conjuntos de pruebas existentes que hacen en el mundo real y reproducirlos 1:1 en la simulación de Antioquía. ”
“Ahora sus ingenieros pueden ejecutar exactamente esos tipos de pruebas físicas que estaban corriendo, pero ahora que está en una tableta en la palma de sus manos, pueden ejecutarlo tantas veces como quieran, y es instantáneo”, explicó. Eso slashes costs para estas empresas y acelera sus esfuerzos de ingeniería y desarrollo. ”
Nota del editor:En el 2026Robotics Summit & Expo los días 27 y 28 de mayo en Boston, habrá sesiones sobre el desarrollo de la IA encarnada y física.La inscripción está abierta.
Los modelos AI pueden ayudar a evaluar los casos de borde
“Una vez que hemos hecho réplicas de sus pruebas y hemos construido confianza en los resultados de la simulación, entonces somos capaces de pensar en situaciones que antes eran imposibles de realizar, ya sea porque eran demasiado caros, demasiado peligrosos, o simplemente poco prácticos”, agregó Mellsop. “¿Cómo funciona tu robot cuando está en la nieve o la niebla? O tal vez el almacén está en llamas, y quieres probar que tus protocolos de seguridad siguen funcionando adecuadamente. ”
“Uno de los flujos de trabajo clave que he visto a algunos de nuestros clientes utilizar es pedir a nuestro asistente de inteligencia artificial que cambie de usar un algoritmo de localización y cartografía simultánea de SLAM a una versión más actualizada”, recordó. “En Antioquía, tu robot está completamente representado como código. Cambiar uno para el otro en simulación es realmente fácil para que este agente haga. ”
“Pero entonces puede ir y puede correr 1.000 escenarios diferentes e informar de lo que mejoró, lo que empeoró, qué regresiones sucedió”, dijo Mellsop. “Porque puedes hacer cortocircuito el bucle de evaluación, es en última instancia donde creo que probablemente todos vemos robótica yendo, lo que es que todo se está volviendo más composable: el lado hardware, el lado del software. ”
Antioch ha desarrollado exitosamente simulación para sensor modalidades incluyendo el lidar, el radar y cámaras, dijo Mellsop. A continuación, la empresa planea abordar deformables, dinámicas de fluidos y modelado de destreza, que han sido difíciles de hacer en la simulación.
También está mirando la actualización incorporada AI sistemas de percepción para todo vehículos autónomos y almacén planificación para inteligente seguridad y construcción mapeo de sitios.
Antioch dice que la simulación de la nube puede manejar un rango de varianza mucho más amplio que las pruebas físicas costosas. Fuente: Antioquía
La inversión sigue a los clientes de FAANG
Antioch dijo que ya está trabajando con las compañías de tecnología y logística de Fortune 500, así como los equipos de ingeniería de FAANG (Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix y Google/Alphabet).
“Pasamos el primer edificio de seis meses con una profunda convicción sobre lo que debe ser el producto”, dijo Mellsop. “Entonces en noviembre empezamos a bordo de estos clientes masivos. Aprendimos mucho de esos compromisos tempranos, y eso fue una gran ratificación para nosotros que las empresas de todo el consejo experimentaron estos problemas en los que estábamos trabajando. ”
A* and Category Ventures lideró la última financiación de Antioch. MaC Venture Capital, Abstract, Box Group e Icehouse Ventures también participaron, al igual que los inversores ángeles incluyendo Shyam Sankar, jefe de tecnología de Palantir, y Adrian Macneil, CEO de Foxglove. El empresa recaudadas financiación previa a la semilla en diciembre de 2025.
“Antioch se sienta en la intersección de la IA y la robótica y desbloqueará el futuro de la ciencia ficción que hemos soñado a menudo”, dijo Bennett Siegel, cofundador y socio general de A*.
“La plataforma elimina la fricción de las pruebas del mundo físico y permite a una nueva generación de startups incorporadas de IA escalar sus invenciones a nivel mundial”, agregó. “Las empresas están gastando cientos de millones al año para tener un caballo en la carrera robótica AI, pero la tecnología de Antioch reduce considerablemente los obstáculos, dando a más empresas la oportunidad de innovar. ”
Antioquía buscando escala con su última financiación. “Uno de los papeles más pequeños, difíciles de encontrar y más importantes para nosotros es lo que llamamos un ingeniero de simulación”, señaló Mellsop. “Estas son personas que tienen experiencia en el mundo real con los sensores que van a los robots, pero también han tenido alguna experiencia de trabajar con motores de simulación, ya sean robots específicos como Isaac o más generales como la física y los motores de renderización. Encontrar gente que tiene esos dos conjuntos de habilidad es muy difícil. ”
La simulación ahora puede ayudar a los desarrolladores de robots a superar los cuellos de botella de prueba, dicen los fundadores de Antioch.
El puesto Antioch recauda fondos para traer ‘velocidad de software’ al desarrollo robot apareció primero The Robot Report.
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