Por Canuto  

Hedra, conocida por sus herramientas de video con inteligencia artificial, lanzó Model Factory, un servicio que ajusta, ejecuta y mejora modelos para robótica, manufactura, biología y defensa. La empresa presentó resultados propios en velocidad de generación, comprensión de física y desempeño de un robot simulado.
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  • Model Factory acompaña las etapas posteriores al entrenamiento inicial: cómputo, ajuste con datos del cliente, ejecución y mejoras sucesivas.
  • Hedra reportó que aceleró Krea 3 hasta 6,9 veces y elevó la puntuación de su modelo de video en Physics-IQ.
  • La empresa también afirma que corrigió el desempeño de un robot simulado con una pinza nueva, sin reentrenarlo, y que sus ingresos crecieron 15 veces en el último año.

 

Hedra busca llevar modelos de inteligencia artificial más allá de la pantalla: su nuevo servicio ofrece personalización y operación para equipos que trabajan con robots, procesos industriales y datos del mundo físico.

La start-up de San Francisco presentó Model Factory como una oferta para organizaciones que necesitan adaptar modelos a sus propias tareas, desde robótica y manufactura hasta biología y defensa. Según la información publicada por The Next Web, el servicio cubre el trabajo posterior al entrenamiento inicial y combina recursos de cómputo con apoyo de investigadores de Hedra y agentes de IA que realizan experimentos de forma autónoma.

Un servicio para ajustar modelos después del entrenamiento

El planteamiento de Hedra parte de una diferencia importante frente a la simple entrega de un modelo ya entrenado: Model Factory pretende acompañar su adaptación y operación en un entorno concreto. La empresa alquila potencia de cómputo, ayuda a ajustar modelos con datos propios de cada cliente y también puede ejecutarlos, con el objetivo de seguir mejorándolos cuando ya están en uso.

Ese ciclo contempla que los modelos desplegados envíen datos de retorno para alimentar versiones posteriores, según explicó la compañía. La idea es que el desempeño observado durante la operación contribuya a una próxima iteración, en vez de tratar el modelo inicial como un producto terminado que no vuelve a cambiar.

Michael Lingelbach, fundador y director ejecutivo de Hedra, describió el siguiente desafío como el paso al mundo real, donde los datos incluyen video, sensores y simulación. Esa caracterización amplía el foco más allá de los sistemas que procesan texto o generan contenido digital: aquí el objetivo es trabajar con información vinculada a entornos y tareas físicas.

Los clientes pueden aportar sus propios simuladores y conjuntos de datos, y Hedra los ayuda a construir entornos de entrenamiento alrededor de esos materiales. Para las organizaciones que no cuentan con equipos internos de investigación, el personal de la start-up también puede preparar procesos de recopilación de datos y pruebas, dos tareas necesarias para evaluar si un ajuste sirve en el uso previsto.

La oferta combina trabajo humano y automatización: los investigadores de Hedra colaboran con agentes de IA que ejecutan experimentos de manera autónoma, de acuerdo con la compañía. La fuente no detalla qué decisiones quedan en manos de esos agentes ni cuánto tiempo requiere cada proyecto, por lo que el grado de automatización dependerá de cada implementación.

La ejecución puede ocurrir en los servidores del propio cliente o en un centro de datos asociado de Hedra que esté cerca, según indicó la empresa. Además, Hedra afirma que solo publicará versiones actualizadas que superen las pruebas establecidas por el cliente, un criterio que pone las evaluaciones particulares de cada organización en el centro del proceso de despliegue.

Los ejemplos que presentó la empresa

Hedra expuso tres casos para ilustrar las capacidades de Model Factory, aunque los resultados provienen de la propia empresa y no se acompañan en la información disponible de una evaluación independiente. En uno de ellos, la compañía afirma que aceleró Krea 3, un modelo de imágenes de Krea, 6,9 veces en un chip AMD Instinct MI355X. Según una publicación de Krea, el tiempo de generación pasó de 22,9 a 3,3 segundos, con el 98,3% de la calidad original. Hedra dijo que realizó la optimización en menos de una semana.

El segundo ejemplo se refiere al modelo de video de la propia Hedra, que la empresa volvió a entrenar para que siguiera mejor las leyes de la física. La nueva versión obtuvo 34,9 puntos en Physics-IQ, una prueba diseñada por Google DeepMind, frente a los 30,3 puntos que alcanzó el modelo anterior H3 Max, de acuerdo con los datos comunicados por la start-up.

La comparación muestra una mejora en esa prueba específica, pero la información no ofrece detalles sobre el protocolo completo, el margen de error ni el desempeño en otras evaluaciones. Por eso, los puntajes permiten describir el resultado reportado por Hedra, sin establecer por sí solos cómo se comportaría el modelo en todas las tareas físicas o condiciones de uso.

El tercer caso se centró en un robot simulado que recibió una pinza nueva y dejó de completar correctamente su tarea. Hedra asegura que elevó su tasa de éxito desde casi cero hasta casi 100% sin reentrenamiento, una afirmación que la empresa presentó como un arreglo del sistema frente al cambio de herramienta, no como un nuevo entrenamiento del modelo.

En conjunto, esos ejemplos apuntan a problemas distintos: reducir el tiempo de procesamiento de un modelo de imágenes, mejorar el resultado en una prueba de física y recuperar el desempeño de un robot en una simulación. La variedad permite entender el alcance que Hedra atribuye al servicio, aunque no sustituye una comparación externa ni proporciona información suficiente para medir los resultados en despliegues comerciales.

Disponibilidad y modelo de acceso

Model Factory ya está disponible en el sitio web de Hedra, y la empresa también ofrece alternativas para equipos que no buscan necesariamente un contrato de largo plazo. Los clientes pueden alquilar potencia de cómputo sin asumir ese tipo de compromiso o ejecutar un modelo existente en los sistemas de la compañía.

La flexibilidad de uso puede interesar a organizaciones que quieran probar recursos de cómputo o utilizar un modelo sin construir desde cero toda la infraestructura de investigación. Sin embargo, la información no especifica precios, capacidad disponible, condiciones de los acuerdos ni qué centros de datos asociados participan, de modo que esos aspectos deberán consultarse directamente con Hedra.

La empresa, conocida principalmente por sus videos generados con IA, dijo que sus ingresos se multiplicaron por 15 durante el último año, pero no reveló cifras absolutas. En cuanto a financiación, Reuters informó en mayo de 2025 que Hedra recaudó USD 32 millones en una ronda Serie A liderada por Andreessen Horowitz.

El lanzamiento marca una ampliación de la actividad de Hedra hacia modelos que interactúan con datos de sensores, video y simulaciones, además de sus productos de generación audiovisual. Su propuesta dependerá de que los ajustes funcionen en las pruebas que defina cada cliente y de que las mejoras observadas en los ejemplos de la empresa se sostengan en aplicaciones reales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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