{"id":31736,"date":"2026-02-13T03:00:24","date_gmt":"2026-02-13T03:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=31736"},"modified":"2026-02-13T03:00:24","modified_gmt":"2026-02-13T03:00:24","slug":"la-universidad-pablo-de-olavide-impulsa-la-comprension-de-escenas-dinamicas-para-la-robotica-avanzada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=31736","title":{"rendered":"La Universidad Pablo de Olavide impulsa la comprensi\u00f3n de escenas din\u00e1micas para la rob\u00f3tica avanzada"},"content":{"rendered":"
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La Universidad Pablo de Olavide (UPO<\/a>) de Sevilla forma parte del consorcio de investigaci\u00f3n AI-Fuse, una iniciativa centrada en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de comprender escenas din\u00e1micas a partir de im\u00e1genes y v\u00eddeo, con aplicaciones en sectores como la salud, el medio ambiente y la rob\u00f3tica. El proyecto, coordinado por la Universidad de Zaragoza y en colaboraci\u00f3n con el Cima Universidad de Navarra, tiene como objetivo avanzar en la denominada Scene Understanding (comprensi\u00f3n de escenas), de modo que los sistemas de IA puedan explicar qu\u00e9 ocurre en una imagen o v\u00eddeo de forma similar a como lo har\u00eda una persona.<\/p>\n

\"rob\u00f3tica\"
El proyecto AI-Fuse busca que los robots comprendan y analicen escenas din\u00e1micas para interactuar de forma m\u00e1s aut\u00f3noma en entornos reales.<\/figcaption><\/figure>\n

AI-FUSE ha sido uno de los veinte consorcios seleccionados, entre m\u00e1s de doscientas propuestas, en la convocatoria de la Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n del Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades para proyectos de inteligencia artificial.<\/p>\n

Modelos generales para m\u00faltiples sectores<\/h2>\n

Con un enfoque interdisciplinar, el consorcio trabajar\u00e1 en el desarrollo de algoritmos generales capaces de analizar y describir cualquier escena visual sin limitarse a un \u00fanico \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n. Para validar su eficacia, AI-Fuse probar\u00e1 sus desarrollos en tres \u00e1reas estrat\u00e9gicas: rob\u00f3tica, biolog\u00eda celular y monitorizaci\u00f3n ambiental, utilizando datos reales proporcionados por colaboradores especializados.<\/p>\n

En el marco del proyecto, el Service Robotics Laboratory<\/a> de la UPO lidera el subproyecto AI-Fuse-Robot, orientado a resolver uno de los grandes desaf\u00edos actuales de la rob\u00f3tica: lograr que los robots operen de forma aut\u00f3noma y robusta en entornos compartidos con personas.<\/p>\n

Actualmente, los robots presentan dificultades para desenvolverse en escenas concurridas y cambiantes. Adem\u00e1s, los modelos de IA deben enfrentarse a limitaciones como la reducida capacidad de c\u00e1lculo a bordo y la escasez de datos de entrenamiento espec\u00edficos. El objetivo del subproyecto es avanzar hacia una rob\u00f3tica capaz de comprender el entorno de manera m\u00e1s cercana a la humana, facilitando desplazamientos fluidos entre personas e interacciones m\u00e1s naturales. Esta evoluci\u00f3n ser\u00e1 clave para el desarrollo de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de robots de servicios, con aplicaciones en \u00e1mbitos como la asistencia hospitalaria o la log\u00edstica inteligente.<\/p>\n

Tres innovaciones clave<\/h2>\n

AI-Fuse-Robot incorpora un sistema de fusi\u00f3n sensorial avanzada que combina visi\u00f3n artificial, tecnolog\u00eda Lidar (Light Detection and Ranging) y otros sensores. Gracias a esta integraci\u00f3n, los robots podr\u00e1n detectar a las personas, seguir sus movimientos y anticipar sus trayectorias con mayor precisi\u00f3n en entornos din\u00e1micos.<\/p>\n

El proyecto tambi\u00e9n apuesta por la integraci\u00f3n de datos reales, simulaciones y t\u00e9cnicas de aprendizaje autosupervisado, lo que permitir\u00e1 reducir la dependencia de grandes vol\u00famenes de datos etiquetados manualmente y mejorar la capacidad de adaptaci\u00f3n de los modelos a nuevas situaciones.<\/p>\n

Por \u00faltimo, se desarrollar\u00e1n modelos de IA m\u00e1s eficientes, optimizados para ejecutarse directamente en el propio robot. Esto permitir\u00e1 ofrecer respuestas en tiempo real sin necesidad de depender de la nube, aumentando la autonom\u00eda, la robustez y la fiabilidad de los sistemas.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el consorcio crear\u00e1 nuevas herramientas y conjuntos de datos de referencia que contribuir\u00e1n a acelerar el avance cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico en el \u00e1mbito de la comprensi\u00f3n de escenas. AI-Fuse cuenta con una financiaci\u00f3n de 1,2 millones de euros y tendr\u00e1 una duraci\u00f3n de tres a\u00f1os. El proyecto est\u00e1 financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades y la Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n, consolid\u00e1ndose como una de las iniciativas destacadas en el \u00e1mbito nacional de la inteligencia artificial aplicada.<\/p>\n

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