AMD presenta Kria AI, la plataforma abierta que lleva la inteligencia artificial al cerebro de los robots

El desarrollo de la robótica avanzada y los sistemas autónomos está exigiendo un cambio radical en la arquitectura de procesadores. Para competir de forma directa contra la plataforma NVIDIA Jetson y con Intel, AMD ha anunciado la serie de procesadores Ryzen AI Embedded X100, diseñada para gestionar tareas simultáneas de percepción, razonamiento y control en el entorno físico.

Un estudio llevado a cabo con más de 150 desarrolladores de robótica reveló las verdaderas prioridades de la industria actual. Los ingenieros coincidieron en que la respuesta determinista en tiempo real es más vital que la potencia bruta, priorizando las arquitecturas abiertas que eviten la dependencia exclusiva de un único proveedor de hardware.

Para dar respuesta a estas exigencias, la nueva familia de procesadores integra tres motores de cálculo especializados dentro de una misma superficie de silicio. Esta estructura combina núcleos de CPU x86 con gráficos integrados y unidades NPU, logrando coordinar decisiones complejas en fracciones de milisegundo sin elevar el consumo energético.

Una respuesta determinista de 125 microsegundos para garantizar el control físico seguro

La sección de cómputo general está impulsada por un procesador x86 de 16 núcleos centrado en la orquestación. En pruebas de control industrial en tiempo real, el sistema ha registrado una latencia de control de solo 125 microsegundos, permitiendo que los brazos robóticos y los vehículos autónomos reaccionen de forma instantánea ante imprevistos.

El procesamiento gráfico y la visión por computador recaen en una gráfica integrada con hasta 40 unidades de cálculo. Este motor ejecuta el razonamiento de modelos VLA en menos de 100 milisegundos, lo que permite a las máquinas interpretar la geometría del espacio y planificar trayectorias con una fluidez equivalente a la humana. Por su parte, la unidad de procesamiento neuronal integrada asume las tareas de monitorización continua de baja potencia. Este componente clasifica imágenes y señales de audio en menos de 0,4 milisegundos, manteniendo la alerta sensorial constante del sistema sin agotar las baterías ni generar calor excesivo en la estructura del robot.

El módulo Kria AI SOM y una plataforma de desarrollo completamente abierta

Para facilitar la integración comercial, la firma ha creado el módulo Kria AI System on Module en formato estándar COM-HPC. Con unas dimensiones compactas de 120 por 120 milímetros, esta tarjeta de producción permite a los fabricantes integrar los chips X100 en chasis robóticos sin necesidad de rediseñar las placas base desde cero.

La oferta de hardware se completa con la plataforma Kria AI Robotics Developer Platform, cuya llegada al mercado está prevista para el cuarto trimestre de 2026. Esta propuesta incluye esquemas de placa base y diseños FPGA de código abierto, ofreciendo una flexibilidad inédita para adaptar el hardware a necesidades industriales específicas. La filosofía de diseño busca eliminar los ecosistemas cerrados que tradicionalmente limitaban la innovación en el sector. Al ofrecer memorias unificadas y licencias sin restricciones de software, los ingenieros pueden trasladar sus prototipos a cadenas de producción masivas, reduciendo los plazos de entrega de meses a escasos días.

También llega una suite de software especializada respaldada por una red global de socios

El apartado de programación se apoya en la suite de software AMD Robotics, totalmente integrada con el marco de trabajo ROS 2 y MoveIt2. Esta capa incluye la herramienta HIP para migrar código CUDA de forma sencilla, permitiendo reutilizar los desarrollos realizados previamente en plataformas de la competencia sin reescribirlos.

Para garantizar el éxito comercial de la plataforma, la empresa ha constituido una red de alianzas con más de treinta empresas del sector. Entre los participantes destacan referentes de la automatización como Bosch Rexroth, FANUC y ABB, garantizando que el nuevo hardware cuente con soporte directo en entornos de fabricación reales. La combinación de simulación mediante gemelos digitales y validación física consolida un entorno de desarrollo integral. Gracias a esta estructura, las empresas pueden probar sus algoritmos en entornos virtuales antes de desplegarlos, minimizando los riesgos operativos y los costes asociados a las pruebas de campo.

La entrada decidida de la compañía en el ámbito de la inteligencia artificial física plantea un escenario altamente competitivo frente a los actores tradicionales. Con una propuesta centrada en el tiempo real y el software libre, la firma busca liderar la próxima revolución de la automatización industrial y la robótica de servicio.

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