Así es el primer centro de entrenamiento de robots humanoides de Córdoba

Con sede en la ciudad de Córdoba, abrió sus puertas el primer Centro de Entrenamiento de Robots de Latinoamérica, una iniciativa de la empresa Robots for Humanity, fundada por el ingeniero Alejandro Parise. La compañía se especializa en el entrenamiento, instalación y adopción de robots humanoides en entornos industriales, bajo un modelo de negocio inspirado en el "as a service".

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"Desde hoy, Córdoba se convierte en el punto de partida para entrenar a la nueva fuerza laboral del futuro —no humana, sino humanoide", dijo Parise. El centro funcionará como un espacio de formación técnica avanzada donde ingenieros, desarrolladores y especialistas capacitarán robots para integrarse a procesos productivos.

La firma trabaja bajo el esquema "Robot as a Service" (RAS), que permite a las empresas contratar robots del mismo modo que tercerizan recursos humanos. Los equipos cuestan alrededor de US$100.000, según el modelo y la aplicación, aunque Robots for Humanity también ofrece alquiler por servicio para compañías que prefieren pagar solo por uso. En esta estrategia, la empresa cordobesa opera en conjunto con Big Dipper Technology, importadora de robots provenientes de China. 

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Entrenamiento: del mundo digital a la planta

El proceso de formación de un robot humanoide puede extenderse entre diez días y tres meses e incluye diferentes etapas que combinan simulación y práctica. Todo comienza con un relevamiento en la planta cliente para detectar puestos con tareas repetitivas o de alta demanda física.

Luego se crea un gemelo digital del entorno laboral mediante software 3D —como Nvidia Omniverse— para que el robot aprenda en un espacio virtual que replica la operación real. Una vez adquiridos los conocimientos, estos se transfieren al equipo físico, que continúa su entrenamiento en las instalaciones del centro, y posteriormente se instala en la planta del cliente.

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"Estos entornos virtuales replican con precisión los espacios industriales, permitiendo simular, entrenar y optimizar el desempeño de los robots antes de su implementación física. De esta manera, reducimos errores, minimizamos tiempos de inactividad y aseguramos una integración sin fricciones en la infraestructura existente", explicó Parise.

Una vez entrenado un equipo, el conocimiento puede trasladarse a otros robots destinados a la misma tarea. "Una vez que el robot aprende, esa programación puede replicarse en otros equipos que hagan la misma tarea, acelerando el proceso", detalló el fundador.