NEURA Robotics y NXAI se unen para dotar de memoria duradera a los robots cognitivos

NEURA Robotics y NXAI anunciaron una alianza el 20 de octubre de 2026 para desarrollar conjuntamente un componente de memoria para robots cognitivos, integrar la plataforma de IA física de NEURA con la arquitectura xLSTM de NXAI y añadir una segunda opción de modelo a la plataforma Neuraverse.

Una alianza en dos partes

Según el anuncio, la alianza, fechada en Metzingen, Alemania, consta de dos partes. El trabajo conjunto se basa en Neuron AI, el modelo fundacional multimodal de NEURA para la IA física, que combina visión 3D, tacto, audio, estado del robot y lenguaje con una función de memoria. Los socios están integrando la plataforma de IA física de NEURA con xLSTM, que el anuncio describe como una arquitectura recurrente de NXAI capaz de mantener y actualizar el estado de forma eficiente a lo largo de secuencias prolongadas. NXAI también tiene previsto poner su propio modelo basado en xLSTM a disposición de los usuarios en la plataforma Neuraverse, junto a Neuron AI; el anuncio presenta esto como un plan, no como una disponibilidad ya concretada.

«Un robot que de verdad ayude en la vida cotidiana y en la industria debe ser capaz de recordar», afirmó David Reger, fundador y director ejecutivo de NEURA Robotics, en el anuncio. Reger describió Neuron AI como la base, Neuraverse como la plataforma por la que los enfoques de IA externos pueden llegar a los robots y NXAI como el socio que contribuirá a desarrollar esa memoria.

El Prof. Dr. Sepp Hochreiter, fundador de NXAI, afirmó que la memoria y la experiencia permiten a los robots resolver tareas de forma fiable a lo largo de muchos pasos, y que NXAI y NEURA están incorporando juntos esa capacidad a la IA física.

Memoria de trabajo y memoria episódica

El anuncio contrapone los robots a los chatbots para explicar por qué la memoria es importante para las máquinas físicas. Un chatbot procesa las solicitudes de una en una, mientras que un robot funciona en un ciclo continuo de percepción, toma de decisiones y acción, muchas veces por segundo, potencialmente durante todo un turno. El comunicado distingue dos niveles de memoria: la memoria de trabajo gestiona el estado inmediato de una tarea, por ejemplo, si ya se ha insertado un componente, si una puerta está abierta o cerrada, o si se ha pulsado un botón de inicio. La memoria episódica va más allá y permite que un robot que ha repetido un proceso muchas veces recurra a experiencias anteriores cuando vuelve a encontrarse en la misma situación.

Integración con Neuraverse y control de los datos

Según el anuncio, con la integración prevista, las empresas podrían ajustar el modelo de NXAI para sus propias tareas mediante las herramientas de Neuraverse, probarlo en los gimnasios de NEURA y desplegarlo en robots compatibles, todo en el mismo entorno de entrenamiento y aplicación que ya utilizan. Neuron AI seguirá siendo el modelo fundacional multimodal propio de NEURA y continuará desarrollándose de forma independiente; la alianza añade una segunda opción de modelo a la plataforma e incluye investigación conjunta. Las empresas conservan el control de sus conocimientos sobre los procesos y deciden por sí mismas si comparten datos y habilidades.

Qué aporta cada socio

NEURA aporta su plataforma de IA física: modelos fundacionales multimodales propios, robótica, tecnología de sensores, datos de entrenamiento del mundo real procedentes de los gimnasios de NEURA y la plataforma para el despliegue industrial. NXAI aporta lo que el anuncio describe como décadas de investigación en IA y un enfoque fundamentalmente distinto de la inteligencia recurrente y la memoria.

NXAI es una empresa austríaca de tecnología avanzada con sede en Linz, cuya investigación se centra principalmente en modelos xLSTM para series temporales y robótica. En su propio sitio web, la empresa se describe como un laboratorio de vanguardia y afirma que sus arquitecturas de memoria xLSTM patentadas permiten hacer un seguimiento del estado y superan a las arquitecturas Transformer, actualmente dominantes. Hochreiter es cofundador y director científico de NXAI, y la empresa afirma que colabora estrechamente con JKU Linz y otras instituciones de investigación. NXAI también señala que está creando modelos del mundo especializados basados en el análisis de series temporales, bajo el nombre TiRex, y que desarrollará modelos del mundo a gran escala basados en jerarquías de memoria neuronal y en el enrutamiento de memoria, con aplicaciones en robótica.

NEURA Robotics se fundó en 2019 y tiene su sede en Metzingen. La empresa desarrolla robots cognitivos capaces de ver, oír, sentir y aprender, además del software, la IA y la infraestructura de datos necesarios para desplegarlos a gran escala. Asimismo, describe Neuraverse como un ecosistema abierto en el que los robots aprenden y comparten habilidades de forma continua.

Según la documentación de producto de NEURA, Neuron AI es un modelo de percepción-lenguaje-acción que codifica visión 3D, datos táctiles y de fuerza-par, audio, estado del robot y lenguaje en un espacio compartido a lo largo del tiempo, y los convierte en un único flujo de acciones. El modelo se ejecuta localmente en el robot, sin conexión a la nube, y se desarrolló y entrenó internamente en Metzingen. El entrenamiento se basa en tres fuentes: datos de robots del mundo real, datos ampliados mediante simulación y datos de demostraciones humanas, complementados con acuerdos de intercambio de datos con empresas industriales, entre ellas Schaeffler y Bosch. NEURA afirma que Neuron AI funciona en cinco plataformas robóticas: 4NE-1 Gen 3 y Gen 4, una versión con ruedas del 4NE-1 y otras dos plataformas bimanuales.

La ambición a largo plazo que expresan los socios es que los robots aprovechen la experiencia acumulada con el tiempo, en lugar de limitarse a ejecutar habilidades individuales. El anuncio vincula ese objetivo con la visión que sustenta Neuraverse y con lo que NEURA denomina la Economía de Habilidades Robóticas, en la que las habilidades adquiridas mediante la interacción con el mundo real se perfeccionan y se transfieren entre máquinas y entornos.