Google DeepMind presentó un programa de aceleración de tres meses para 15 startups de robótica en Europa, que recibirán mentoría técnica y acceso a la pila de IA de Google para llevar investigación a aplicaciones reales. La cohorte cubre sectores como salud, manufactura, reciclaje y construcción.
Los sistemas autónomos que actúan en entornos físicos —desde robots de entrega hasta drones y redes logísticas— exigen marcos de gobernanza y vigilancia operacional distintos a los aplicados al software tradicional. Singapur y la industria ya empiezan a definir prácticas basadas en pruebas, monitoreo y despliegues graduales.
NVIDIA Cosmos Predict 2.5 permite generar videos física y temporalmente plausibles condicionados por texto, imágenes o clips. Este artículo explica cómo adaptar el modelo a dominios robóticos usando LoRA y DoRA para fine-tuning eficiente en recursos.
A medida que agentes de IA pasan de generar texto a mover brazos robóticos y controlar sensores, la gobernanza se vuelve más compleja. Este artículo explica los retos técnicos y regulatorios y propone pasos prácticos para empresas y responsables en América Latina.
Las charlas entre LG y NVIDIA muestran que la adopción masiva de IA física exige resolver límites físicos: densidad de cómputo, gestión térmica y latencia en el borde. La combinación de la experiencia en refrigeración de LG con la plataforma de simulación y edge de NVIDIA podría acelerar el paso de prototipo a producto.
Sony AI presentó a Ace, un robot autónomo de tenis de mesa capaz de vencer a jugadores de alto nivel bajo reglas oficiales. En paralelo, humanoides compitieron en un medio maratón en Beijing, mostrando mejoras técnicas que pueden migrar a la industria.
En Beijing, un robot humanoide desarrollado por Honor concluyó el medio maratón en 50 minutos y 26 segundos, superando la mejor marca humana. El evento reunió a más de 100 robots y mostró avances importantes en hardware y algoritmos, aunque la fiabilidad sigue siendo un reto.
Guillem Martínez, responsable de IA y robótica en la UIT, plantea que la robótica está en un punto de inflexión: cada vez más lista para la vida real, pero con riesgos de desigualdad si el despliegue se concentra. La solución pasa por estándares, cooperación y políticas que consideren la realidad de cada país.
Investigadores del MIT desarrollaron una muñequera con un transductor de ultrasonido y un algoritmo de IA que convierte imágenes del antebrazo en posiciones de los dedos. La tecnología permite controlar manos robóticas y objetos en entornos virtuales de manera inalámbrica.
Un equipo del MIT utilizó modelos de IA generativa para mejorar la precisión de sistemas que ‘ven’ a través de materiales opacos usando señales inalámbricas mmWave. La técnica, llamada Wave-Former, completa reconstrucciones parciales y puede incluso reconstruir habitaciones completas a partir de reflexiones producidas por el movimiento humano.
La presentación de Jensen Huang en la conferencia GTC dejó anuncios técnicos y un demo viral: un Olaf robótico que terminó con el micrófono apagado por exceso de charla. Más allá del espectáculo, las decisiones sobre proyectos abiertos como OpenClaw y la integración social de robots plantean preguntas críticas para empresas y parques temáticos.