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Capital de Riesgo

Eka Robotics capta 150 millones de dólares para su IA de visión y fuerza

El modelo Vision-Force-Action busca adaptar el agarre a distintos objetos. La velocidad de laboratorio y la durabilidad de la pinza permiten dimensionar el salto pendiente a la fábrica.

por Patricia Rodriguez
Primer plano de un brazo robótico en un entorno industrial moderno, destacando la tecnología.
Imagen ilustrativa · Foto de KJ Brix en Pexels

Eka Robotics cerró una serie A de 150 millones de dólares liderada por a16z y F-Prime, reportó TechCrunch. Su valuación tras la inversión es de 1,450 millones de dólares. Su apuesta es mejorar cómo los robots sujetan objetos mediante un modelo que combina visión y mediciones de fuerza.

a16z confirmó su participación el 20 de octubre de 2026 en un anuncio que no detalla el importe ni la valuación. Eka presenta su arquitectura Vision-Force-Action (VFA) como un único modelo capaz de adaptarse a distintos objetos, tareas y entornos.

La velocidad y la durabilidad miden retos distintos

El anuncio de a16z recoge una cifra de la empresa: hasta 1,500 recogidas por hora en pruebas de laboratorio. También identifica como siguiente prueba sostener ese desempeño durante turnos completos de producción.

Pulkit Agrawal, cofundador de Eka, dijo a TechCrunch que la pinza está diseñada para 5 millones de ciclos y aspira a 20 millones. El objetivo cuadruplica su capacidad nominal actual.

Las cifras describen aspectos diferentes del sistema: las recogidas por hora expresan velocidad; los ciclos nominales, resistencia prevista al uso. La meta de durabilidad todavía es un objetivo de ingeniería.

El contacto ayuda a corregir el agarre

Según explica a16z, el modelo usa la información de fuerza de las manos robóticas junto con la percepción visual. Eso permite ajustar un agarre cuando algo resbala o modificar el movimiento ante la resistencia de un conector.

Eka entrena el control mediante aprendizaje por refuerzo en simulaciones físicas. Los robots virtuales practican variaciones de fricción y contacto antes de trasladar lo aprendido al equipo real, de acuerdo con el inversor.

Para los fabricantes, a16z plantea un beneficio concreto: reducir la necesidad de reajustar el robot cada vez que cambia una pieza o material. Llevar esa adaptación a jornadas completas de producción es la prueba industrial que el propio fondo sitúa por delante.

Fuentes: 1, 2, 3

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por Patricia Rodriguez

Patricia Rodriguez es redactora de FomoEra. Cubre tecnología, ciencia, inteligencia artificial, negocios y actualidad digital. También trabaja en escritura y edición de contenido audiovisual.

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