El CTO de Archetype AI, Nick Gillian, está impulsando una definición más amplia de Physical AI que va más allá de la robótica. Su enfoque: construir una capa universal de inteligencia que pueda interpretar CUALQUIER sensor industrial (temperatura, presión, vibración, caudal, etc.) e integrarse con CUALQUIER sistema de control, no solo con actuadores de robots.

La idea central: la mayoría de las implementaciones de IoT industrial tienen una gran cantidad de datos de sensores, pero carecen de inteligencia en tiempo real. Están recopilando métricas, pero no se están adaptando a condiciones físicas dinámicas. La apuesta de Gillian es que el Physical AI debe manejar la naturaleza no estacionaria de los sistemas del mundo real: las cosas se desplazan, se degradan y cambian constantemente.

Básicamente, esto aboga por una pila de inteligencia tipo middleware que se sitúe entre los flujos de sensores en bruto y la lógica de control, aprendiendo la física de cualquier sistema en el que esté conectado. Piensen menos en "robots humanoides" y más en "un controlador adaptativo para plantas químicas, sistemas de HVAC y líneas de manufactura".

Si lo logran, es un intento por capitalizar la enorme base instalada de automatización industrial que hoy es “tonta” según los estándares actuales de la IA.