PULSO AI · Nueva plataforma impulsada por TD
Mecka AI, que paga a personas para registrar tareas cotidianas con sensores corporales y smartphones, estaría negociando una nueva inversión liderada por Sequoia a una valuación de alrededor de $500 millones. La operación llega meses después de su ronda de $60 millones y subraya la creciente carrera por datos del mundo físico para entrenar robots humanoides.
Los Juegos Mundiales de Robots Humanoides en Pekín evidencian un avance vertiginoso en movilidad y autonomía, pero el verdadero reto es trasladar esas capacidades al mundo real. China apuesta por integrar humanoides en la economía productiva como parte de su estrategia industrial.
Este artículo explica un flujo de trabajo integrado que permite grabar episodios de robots, sincronizarlos en Storage Buckets de Hugging Face, entrenar modelos leyendo los datos por streaming y desplegar checkpoints al hardware. Es una solución pensada para reducir copias y transferencias redundantes durante campañas de recolección de datos.
Investigadores del MIT y Tsinghua presentan GeoPT, un método de preentrenamiento que permite a modelos de IA captar interacciones físicas en 3D. Con menos datos y más rapidez, promete mejorar pruebas de vehículos, embarcaciones y robots.
En julio Google anunció varias mejoras para desarrolladores, creadores y empresas: nuevos modelos Gemini optimizados, Gemini Robotics ER 2 para robótica práctica, integraciones en dispositivos móviles y herramientas de creación multimedia. Estas novedades apuntan a llevar la IA desde la investigación hacia aplicaciones reales y escalables.
Empresas como Encord y Zander Labs experimentan con cascos que miden ondas cerebrales y sensores musculares para etiquetar tareas humanas y generar datos físicos útiles para entrenar robots. La escasez de datos reales, no la arquitectura del modelo, aparece como el principal obstáculo para avanzar en robótica.
La simulación se ha convertido en una pieza clave para entrenar y evaluar sistemas de IA física, permitiendo generar datos físicos y visuales a escala. Este artículo compara motores populares y ofrece criterios prácticos para equipos de robótica y emprendimientos en América Latina.
Grabette es un sistema abierto y de bajo costo para registrar tareas de manipulación usando un gripper de mano, cámaras y SLAM. Con una interfaz de procesamiento en el navegador, convierte las pruebas humanas en datasets LeRobot listos para entrenar políticas robóticas.
En julio, Jensen Huang, CEO de Nvidia, consolidó alianzas con gigantes industriales japoneses para impulsar la llamada ‘IA física’: modelos y centros de cómputo diseñados para controlar robots y líneas de producción. La jugada combina soberanía tecnológica japonesa con chips y centros de Nvidia.
La noruego-estadounidense 1X mostró las manos de su robot doméstico Neo: actuadores que imitan tendones, 25 grados de libertad y capacidades finas de manipulación. Además de diseño suave y precio adelantado, el sistema plantea preguntas sobre privacidad y conectividad.
Investigadores del MIT desarrollaron Masked IRL, un método que usa modelos de lenguaje para aclarar instrucciones y enseñar robots con muchos menos datos. En simulaciones y con un brazo robótico real, el sistema evitó obstáculos y respetó preferencias del usuario que no estaban explicitadas.
Investigadores del MIT presentan Gleanmer, un sistema en chip que genera mapas 3D en tiempo real usando «Gaussians» en lugar de voxeles, consumiendo solo unos 6 mW. La co-optimización de algoritmo y hardware reduce memoria y energía, abriendo aplicaciones en UAVs, inspección industrial y realidad aumentada ligera.
Ubtech ha puesto en preventa el U1, un humanoide de tamaño real orientado al acompañamiento emocional, con versiones masculina y femenina y más de 3,000 reservas iniciales. El lanzamiento coincide con la estrategia china para desplegar miles de humanoides comerciales, impulsando modelos como robot como servicio y planteando preguntas sobre privacidad y empleo.
MolmoMotion es un modelo que, a partir de una imagen, puntos 3D en un objeto y una instrucción en texto, predice dónde se moverán esos puntos en los próximos segundos. Junto al modelo se publica MolmoMotion-1M, el mayor conjunto de trayectorias 3D con descripciones de acción, y PointMotionBench, un benchmark validado por humanos.
Investigadores del MIT desarrollaron DAAAM, un sistema que combina mapas 3D y descripciones multimodales para que robots recuerden objetos y lugares a lo largo del tiempo. La técnica responde preguntas en lenguaje natural con mayor precisión y velocidad que métodos previos.
Strands Robots integra la pila LeRobot para unir grabación, simulación y despliegue en hardware en un solo agente. Esta guía muestra cómo pasar de demostraciones en MuJoCo a un SO-101 real y coordinar flotas con una malla peer-to-peer.
La Hertz Foundation nombró cuatro estudiantes afiliados a MIT entre los becarios 2026, otorgándoles cinco años de financiamiento que cubre estipendio y equivalente a matrícula. Los seleccionados trabajarán en áreas que van desde robótica médica y bioprinting hasta química inorgánica y sistemas autónomos.
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.
