{"id":103691,"date":"2026-08-13T19:47:47","date_gmt":"2026-08-14T00:47:47","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=103691"},"modified":"2026-08-13T19:47:50","modified_gmt":"2026-08-14T00:47:50","slug":"nueva-tecnica-de-ia-permite-a-los-robots-completar-tareas-el-doble-de-rapido-al-permitirles-anticiparse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2026\/08\/13\/nueva-tecnica-de-ia-permite-a-los-robots-completar-tareas-el-doble-de-rapido-al-permitirles-anticiparse\/","title":{"rendered":"Nueva t\u00e9cnica de IA permite a los robots completar tareas el doble de r\u00e1pido al permitirles anticiparse"},"content":{"rendered":"\n

Cient\u00edficos han dise\u00f1ado un nuevo sistema\u00a0de inteligencia artificial<\/u><\/a>\u00a0(IA) que reduce los tiempos de reacci\u00f3n de los robots en m\u00e1s de 10 veces sin necesidad de utilizar potencia inform\u00e1tica adicional. Muchos robots controlados por modelos de acci\u00f3n, lenguaje y visi\u00f3n (VLA) se mueven a trompicones: alcanzan, se detienen, se ajustan, vuelven a detenerse. El problema radica principalmente en c\u00f3mo se ejecutan estos modelos: tras completar un conjunto de instrucciones, el robot espera a que el modelo calcule el siguiente, lo que genera un ritmo intermitente. Este retraso en la reacci\u00f3n supone un obst\u00e1culo importante para el uso de robots controlados por VLA en tareas que requieren una interacci\u00f3n continua y en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

Un nuevo sistema llamado “VLASH” busca eliminar esa espera planificando las siguientes acciones mientras el robot completa las actuales. En las pruebas, los robots que utilizan VLASH completaron algunas tareas entre 1,5 y 2 veces m\u00e1s r\u00e1pido, manteniendo la mayor parte o la totalidad de su precisi\u00f3n. La latencia m\u00e1xima de reacci\u00f3n se redujo hasta 11,8 veces, dependiendo del hardware inform\u00e1tico utilizado. Investigadores del MIT, Nvidia, Caltech, la Universidad de California en Berkeley, la Universidad de California en San Diego y la Universidad de Tsinghua en\u00a0China<\/a>\u00a0describieron el sistema en un art\u00edculo subido al servidor de preimpresiones\u00a0arXiv<\/u><\/a>\u00a0y lo presentar\u00e1n en la Conferencia de Robots y Sistemas Inteligentes este oto\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Una versi\u00f3n anterior del art\u00edculo reportaba una aceleraci\u00f3n de m\u00e1s de 30 veces, pero los investigadores explicaron a Live Science que esas pruebas utilizaban secuencias de acciones m\u00e1s largas y hardware m\u00e1s lento. Los experimentos m\u00e1s recientes emplearon secuencias de acciones m\u00e1s cortas y comunes, as\u00ed como GPU m\u00e1s potentes. “La cifra de 11,8x podr\u00eda reflejar mejor las condiciones pr\u00e1cticas actuales”, comentaron los autores del estudio a Live Science por correo electr\u00f3nico.<\/p>\n\n\n\n

Los robots est\u00e1n recibiendo una actualizaci\u00f3n cerebral<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos VLA act\u00faan como el cerebro de muchos robots avanzados. Combinan im\u00e1genes de una c\u00e1mara con instrucciones humanas e informaci\u00f3n sobre el estado actual del robot, y luego traducen esa informaci\u00f3n en movimientos f\u00edsicos. A medida que el robot completa un grupo de acciones, VLASH utiliza su posici\u00f3n actual y los movimientos programados para estimar d\u00f3nde terminar\u00e1. A partir de ese estado proyectado, la IA planifica el siguiente grupo de acciones.<\/p>\n\n\n\n

VLASH predice el robot, no el mundo que lo rodea. Predecir todo el entorno con un modelo del mundo puede requerir m\u00e1s tiempo de procesamiento, lo que lo hace menos \u00fatil cuando un robot necesita reacciones muy r\u00e1pidas. Los investigadores afirmaron que ambos enfoques podr\u00edan eventualmente funcionar conjuntamente. Es como planificar tu pr\u00f3ximo paso antes de que tu pie toque el suelo, en lugar de esperar a que aterrice antes de decidir ad\u00f3nde ir.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores probaron dos modelos VLA en dos plataformas rob\u00f3ticas, utilizando una computadora port\u00e1til con una GPU Nvidia RTX 5090. Realizaron pruebas de selecci\u00f3n y colocaci\u00f3n, apilamiento y clasificaci\u00f3n, ejecutando 20 ensayos por m\u00e9todo, adem\u00e1s de desaf\u00edos de reacci\u00f3n r\u00e1pida, como tenis de mesa y el juego “Whac-a-Mole”. Midieron por separado la latencia de reacci\u00f3n en varias unidades de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

Dado que VLASH estima el estado futuro del robot a partir de movimientos que ya han sido programados, no requiere un modelo de predicci\u00f3n independiente ni un paso de inferencia adicional durante la ejecuci\u00f3n. Los investigadores tambi\u00e9n reorganizaron los datos de entrenamiento existentes para acelerar el ajuste fino. En una prueba comparativa, cada paso de entrenamiento fue 3,26 veces m\u00e1s r\u00e1pido, logrando una precisi\u00f3n comparable. Sin embargo, advirtieron que esto no significa que el entrenamiento total sea 3,26 veces m\u00e1s r\u00e1pido o m\u00e1s econ\u00f3mico, ya que el costo total tambi\u00e9n depende del modelo, el hardware, los datos y el n\u00famero de pasos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

El tenis de mesa y el juego de golpear al topo ponen a prueba los reflejos de VLASH. En ambos casos, el objetivo pod\u00eda moverse mientras el robot a\u00fan calculaba qu\u00e9 hacer.<\/p>\n\n\n\n

VLASH no intenta predecir esos movimientos. En cambio, procesa nuevas observaciones entre 15 y 30 veces por segundo, lo que le permite detectar r\u00e1pidamente cambios como el movimiento de un objeto, seg\u00fan explicaron los investigadores.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, este aumento de velocidad no resuelve el problema de la seguridad del robot en presencia de humanos.\u00a0Roshni Lulla<\/u><\/a>, cofundadora y directora de investigaci\u00f3n del Instituto de Rob\u00f3tica Humana, quien no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, advirti\u00f3 que una mayor velocidad de reacci\u00f3n no necesariamente aumenta la seguridad del robot. “Reaccionar antes es una ventaja real, pero no me queda claro que mejore la seguridad”, explic\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores se\u00f1alaron que las tareas de manipulaci\u00f3n que requieren movimiento continuo y respuestas r\u00e1pidas probablemente ser\u00edan las primeras en beneficiarse. Esto podr\u00eda incluir, con el tiempo, la fabricaci\u00f3n y otros entornos donde los objetos se mueven y los planes cambian. Sin embargo, Lulla afirm\u00f3 que la prueba m\u00e1s reveladora ser\u00eda colocar estos robots cerca de personas. “La verdadera pregunta es c\u00f3mo esto cambia el rendimiento rob\u00f3tico en entornos centrados en el ser humano”, dijo. “Me gustar\u00eda ver pruebas realizadas con una persona presente en la sala, cuando el estado del entorno pueda ser modificado por otro agente”.<\/p>\n\n\n\n

La b\u00fasqueda y el rescate son una posibilidad m\u00e1s remota. VLASH no se ha probado en condiciones de poca luz, humo, terreno inestable, ni con c\u00e1maras da\u00f1adas o comunicaciones poco fiables. Seg\u00fan los investigadores, su rendimiento en esas condiciones depender\u00eda en gran medida del modelo VLA subyacente.<\/p>\n\n\n\n

VLASH podr\u00eda integrarse con modelos del mundo<\/u><\/a> m\u00e1s avanzados que predigan cambios en el entorno general. Sin embargo, primero los investigadores deben probarlo con m\u00e1s robots, modelos VLA, tareas y entornos, as\u00ed como en experimentos m\u00e1s largos y con perturbaciones inesperadas.<\/u><\/a><\/p>\n\n\n\n

Lulla afirm\u00f3 que los resultados respaldan una conclusi\u00f3n relativamente limitada. “Podemos afirmar con raz\u00f3n que esta nueva metodolog\u00eda elimina un cuello de botella en cuanto al tiempo de procesamiento y preserva las capacidades”, declar\u00f3. Sin embargo, a\u00f1adi\u00f3: “Lo que no dir\u00eda es que representa un avance significativo en seguridad o inteligencia”.<\/p>\n\n\n\n

“En lugar de centrarnos en una sola demostraci\u00f3n, buscamos mejoras consistentes en diversos robots, tareas, entornos y ensayos de larga duraci\u00f3n, junto con la validaci\u00f3n adecuada de fiabilidad y seguridad”, afirmaron los autores del estudio. Por ahora, VLASH demuestra que los robots pueden reducir el tiempo de espera para decidir qu\u00e9 hacer a continuaci\u00f3n. Queda por ver si estas reacciones m\u00e1s r\u00e1pidas se mantienen fuera del laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Live Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cient\u00edficos han dise\u00f1ado un nuevo sistema\u00a0de inteligencia artificial\u00a0(IA) que reduce los tiempos de reacci\u00f3n de los robots en m\u00e1s de 10 veces sin necesidad de utilizar potencia inform\u00e1tica adicional. Muchos robots controlados por modelos de acci\u00f3n, lenguaje y visi\u00f3n (VLA) se mueven a trompicones: alcanzan, se detienen, se ajustan, vuelven a detenerse. El problema radica […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":103696,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-103691","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/103691","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=103691"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/103691\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":103697,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/103691\/revisions\/103697"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/103696"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=103691"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=103691"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=103691"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}