{"id":32106,"date":"2026-03-13T03:00:00","date_gmt":"2026-03-13T03:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=32106"},"modified":"2026-03-13T03:00:00","modified_gmt":"2026-03-13T03:00:00","slug":"investigadores-del-mit-crean-un-sistema-de-ia-que-permite-planificar-tareas-visuales-complejas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=32106","title":{"rendered":"Investigadores del MIT crean un sistema de IA que permite planificar tareas visuales complejas"},"content":{"rendered":"
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Investigadores del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT<\/a>)\u00a0han desarrollado un enfoque h\u00edbrido basado en inteligencia artificial que permite planificar tareas visuales a largo plazo, como la navegaci\u00f3n de robots o el ensamblaje multirrobot, con una eficacia significativamente superior a la de los m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n

\"MIT\"
El nuevo sistema de IA permite generar planes para tareas complejas a largo plazo con el doble de eficacia que m\u00e9todos tradicionales, evaluado en seis escenarios de cuadr\u00edcula 2D.<\/figcaption><\/figure>\n

El sistema combina modelos de visi\u00f3n-lenguaje (VLM) con planificadores formales tradicionales, creando un marco denominado planificaci\u00f3n formal guiada por VLM (VLMFP). Primero, un modelo especializado llamado SimVLM analiza im\u00e1genes del entorno, describe el escenario en lenguaje natural y simula posibles acciones para alcanzar un objetivo. Luego, un segundo modelo, GenVLM, traduce estas simulaciones a un lenguaje de planificaci\u00f3n formal conocido como Lenguaje de Definici\u00f3n del Dominio de Planificaci\u00f3n (Pddl), generando archivos listos para ser procesados por solucionadores cl\u00e1sicos que calculan un plan paso a paso.<\/p>\n

Resultados de \u00e9xito en escenarios complejos<\/h2>\n

El sistema genera dos tipos de archivos Pddl: uno de dominio, que define el entorno, las acciones v\u00e1lidas y las reglas generales, y otro de problema, que establece los estados iniciales y los objetivos de cada tarea. Esta estructura permite que VLMFP se generalice a escenarios nuevos, resolviendo problemas que no hab\u00eda encontrado previamente y adapt\u00e1ndose a cambios en entornos din\u00e1micos sin necesidad de reentrenamiento completo.<\/p>\n

Durante las pruebas, SimVLM alcanz\u00f3 un 85% de \u00e9xito en la simulaci\u00f3n de acciones, mientras que VLMFP logr\u00f3 una tasa de \u00e9xito promedio del 60% en seis tareas de planificaci\u00f3n 2D y superior al 80% en dos tareas 3D, incluyendo colaboraci\u00f3n multirrobot y ensamblaje rob\u00f3tico. Adem\u00e1s, gener\u00f3 planes v\u00e1lidos para m\u00e1s del 50% de escenarios no vistos previamente, superando ampliamente los m\u00e9todos de referencia.<\/p>\n

El desarrollo del sistema incluy\u00f3 un dise\u00f1o cuidadoso de los datos de entrenamiento de SimVLM, permitiendo que el modelo aprendiera a comprender problemas y objetivos sin memorizar patrones espec\u00edficos de los escenarios. Esta estrategia mejor\u00f3 la capacidad de generalizaci\u00f3n y escalabilidad, haciendo que el sistema sea \u00fatil para entornos complejos donde las condiciones pueden cambiar constantemente.<\/p>\n

Sistema VLM<\/h2>\n

El enfoque combina la capacidad de los VLM para interpretar im\u00e1genes con la precisi\u00f3n y robustez de los planificadores formales, ofreciendo una herramienta flexible que automatiza la creaci\u00f3n de planes fiables a largo plazo. Esto tiene aplicaciones potenciales en rob\u00f3tica, conducci\u00f3n aut\u00f3noma y coordinaci\u00f3n de m\u00faltiples agentes, as\u00ed como en escenarios donde se requiere planificaci\u00f3n visual compleja.<\/p>\n

Los investigadores planean continuar desarrollando VLMFP para manejar entornos m\u00e1s complejos y explorar m\u00e9todos que reduzcan posibles errores de interpretaci\u00f3n de los modelos de visi\u00f3n-lenguaje, conocidos como alucinaciones. A largo plazo, sistemas como VLMFP podr\u00edan actuar como agentes de IA capaces de utilizar herramientas adecuadas para resolver problemas a\u00fan m\u00e1s sofisticados, integrando planificaci\u00f3n visual y generativa en aplicaciones pr\u00e1cticas de rob\u00f3tica y entornos din\u00e1micos.<\/p>\n

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