NXP detalla cómo llevar modelos de IA robótica a plataformas embebidas: grabación de datos, ajuste fino de VLA y optimizaciones en el dispositivo

Resumen del corpus

NXP publicó una guía técnica sobre cómo desplegar modelos Visión–Lenguaje–Acción (VLA) en plataformas robóticas embebidas, con foco en el SoC i.MX 95. Detalla buenas prácticas para grabar conjuntos de datos confiables, ajustar políticas ACT y SmolVLA, y optimizar la inferencia mediante descomposición del grafo, cuantización selectiva e inferencia asíncrona. Con ACT optimizado logran 0,32 s de latencia y 0,89 de precisión global, frente a 2,86 s y 0,96 en FP32.