La tecnología se fundamenta en un nuevo modelo de inteligencia artificial visión-lenguaje-acción que, a diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas fijas, puede entender instrucciones en lenguaje natural, interpretar la escena visual y generar directamente las acciones que tiene que realizar el robot. Esta evolución marca el paso de la inteligencia artificial digital a la inteligencia artificial física, donde los modelos interactúan directamente con el entorno real.

En el estand de Eurecat, el robot demuestra esta capacidad haciendo la reposición de productos de bienvenida en una habitación de hotel. En concreto, a partir de las indicaciones de la tarea con instrucciones sencillas, el sistema analiza el entorno, planifica los movimientos y ejecuta la acción de manera autónoma.

“Estamos llevando la inteligencia artificial al mundo físico con una tecnología aplicable a varios sectores como la salud, la industria manufacturera o la agricultura. Hasta ahora, los modelos grandes de lenguaje han revolucionado la generación de texto, pero el gran reto es convertir esto en acciones en el mundo real y hacerlo de forma segura. Es lo que denominamos inteligencia artificial física”, explica el responsable de Manipulación Robótica de Eurecat, Néstor García.

“Los robots necesitan datos del mundo real para aprender y estos son mucho más escasos que los del mundo digital. En Eurecat, trabajamos para reducir esta brecha y hacer posible que los robots aprendan con menos datos y de manera más eficiente”, destaca.

Eurecat apuesta por “democratizar el aprendizaje robótico para que cualquier pequeña y mediana empresa o profesional pueda enseñar nuevas tareas a un robot con pocas demostraciones, de forma intuitiva y, sobre todo, segura”, detalla el responsable de Robótica Cognitiva de Eurecat, Magí Dalmau, que indica que “esto permite reducir el tiempo de reconfiguración y acelerar la introducción de la automatización en múltiples sectores para mejorar la competitividad de las empresas y su productividad”.

El sistema integra diferentes tecnologías desarrolladas por Eurecat para abordar los retos de la robótica basada en inteligencia artificial generativa, como métodos de aprendizaje más eficientes que requieren menos datos, técnicas para aprovechar vídeos humanos como fuente de entrenamiento o estrategias híbridas para garantizar un comportamiento seguro y fiable en entornos reales.