Luda AI, recaudación de 450 millones de dólares en inversión... innovación en entrenamiento de robots de inteligencia artificial

TechubNews · 2026-03-10T16:50:34+00:00

Roda AI, ubicada en Palo Alto, recaudó 450 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie A, con una valoración empresarial de 1.7 mil millones de dólares. La compañía planea utilizar videos en internet para ampliar el aprendizaje de robots, superar las limitaciones de la teleoperación, mejorar su capacidad de adaptación en diversas situaciones y tiene un amplio potencial de aplicación.

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2026-03-10 16:50:34

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Roda AI, ubicada en Palo Alto, anunció recientemente que recaudó 450 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A. Estos fondos se utilizarán para entrenar robots de inteligencia artificial utilizando videos de internet. La ronda de financiación liderada por Premji Invest valoró a Roda AI en 1.700 millones de dólares.

Roda AI busca superar el método de entrenamiento de robots mediante teleoperación, aprovechando la gran cantidad de datos proporcionados por videos en línea para ampliar el aprendizaje de los robots. La teleoperación es un método que utiliza dispositivos controlados a distancia para entrenar robots, pero tiene la limitación de la cantidad de datos disponibles. El objetivo principal de Roda AI es resolver esta limitación, complementando con datos reales diversos para mejorar la capacidad de aprendizaje de los robots.

El CEO de Roda AI, Zagdip Singh, dijo en una entrevista con Bloomberg: “El objetivo es que el modelo pueda aprender sobre el movimiento de diferentes objetos y desarrollar su capacidad de generalización.” Roda AI denomina a este método “acción de video directa”, centrado en mejorar la adaptabilidad de los robots en diversas situaciones.

Además, otros inversores en esta ronda de Serie A incluyen a Cosla Ventures, Temasek Holdings de Singapur y el inversor de riesgo John Dole. Roda AI destaca en el campo de la “IA física”, que busca romper las barreras entre el mundo físico y el digital, permitiendo que los robots operen en entornos reales. Esto también tiene aplicaciones en vehículos autónomos, líneas de producción adaptativas y otros campos, con un gran potencial de desarrollo futuro.

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