{"id":33461,"date":"2026-06-22T02:00:00","date_gmt":"2026-06-22T02:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=33461"},"modified":"2026-06-22T02:00:00","modified_gmt":"2026-06-22T02:00:00","slug":"investigadores-del-mit-desarrollan-un-sistema-que-permite-a-los-robots-recordar-su-entorno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=33461","title":{"rendered":"Investigadores del MIT desarrollan un sistema que permite a los robots recordar su entorno"},"content":{"rendered":"
\n

Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT<\/a>) han desarrollado un marco de memoria a largo plazo que permite a los robots construir y consultar con rapidez un modelo detallado de entornos complejos y de gran escala. El sistema combina mapas 3D con descripciones sem\u00e1nticas ricas y puede responder en lenguaje natural a preguntas sobre objetos, lugares y momentos, con rendimiento suficiente para su uso en tiempo real en robots m\u00f3viles.<\/p>\n

\"\"
La nueva tecnolog\u00eda desarrollada por investigadores del MIT dota a los robots de una memoria espacial capaz de recordar objetos, ubicaciones y detalles del entorno.<\/figcaption><\/figure>\n

La investigaci\u00f3n aborda una limitaci\u00f3n habitual en la rob\u00f3tica colaborativa: la dificultad de reproducir una memoria espaciotemporal similar a la humana. En un entorno industrial, por ejemplo, una persona puede recordar en qu\u00e9 contenedor dej\u00f3 una pieza parcialmente ensamblada la noche anterior, mientras que un robot tendr\u00eda problemas para localizarla a partir de una instrucci\u00f3n verbal.<\/p>\n

El avance podr\u00eda permitir que, en el futuro, un operario pidiera a un asistente rob\u00f3tico que recuperase un componente iniciado el d\u00eda anterior. Adem\u00e1s de su aplicaci\u00f3n en rob\u00f3tica, el m\u00e9todo podr\u00eda utilizarse en sistemas de realidad aumentada para ayudar a trabajadores de mantenimiento a detectar anomal\u00edas o para orientar a usuarios en desplazamientos.<\/p>\n

Memoria espaciotemporal para robots basada en mapas 3D y lenguaje<\/h2>\n

El marco ha sido desarrollado por el equipo de Luca Carlone, profesor asociado del Departamento de Aeron\u00e1utica y Astron\u00e1utica del MIT, investigador principal del Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) y director del MIT SPARK Laboratory. En el trabajo participan Nicolas Gorlo, estudiante de posgrado del MIT y autor principal, y Lukas Schmid, antiguo investigador del MIT y actualmente profesor en la Universidad Tecnol\u00f3gica de N\u00faremberg, en Alemania. La investigaci\u00f3n se present\u00f3 recientemente en la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).<\/p>\n

El objetivo del sistema es dotar a los robots impulsados por inteligencia artificial de una memoria capaz de vincular interacciones reales, observaciones de sensores, ubicaciones y referencias temporales. Seg\u00fan el planteamiento del equipo, se trata de acercar la capacidad de razonamiento de los robots a preguntas cotidianas sobre el entorno, como d\u00f3nde qued\u00f3 un objeto determinado.<\/p>\n

Para ello, los investigadores integraron dos l\u00edneas de trabajo: la visi\u00f3n por computador multimodal y la cartograf\u00eda rob\u00f3tica. Los modelos de visi\u00f3n pueden describir objetos con gran riqueza, pero suelen procesar anotaciones individuales. Los sistemas de mapeo rob\u00f3tico, por su parte, crean mapas 3D de espacios como viviendas, campus o instalaciones, aunque normalmente incorporan menos detalle sobre los objetos o requieren un coste computacional elevado.<\/p>\n

DAAAM acelera la anotaci\u00f3n de objetos y mejora la precisi\u00f3n<\/h2>\n

Asimismo, el m\u00e9todo resultante se denomina Describe Anything, Anywhere, Anytime, at Any Moment (DAAAM). A medida que el robot se desplaza, asocia descripciones detalladas a los elementos que observa. Puede registrar, por ejemplo, que un edificio del campus del MIT es el Stata Center y presenta un tipo concreto de arquitectura, o que un aparcamiento para bicicletas contiene cinco unidades y que la bicicleta roja tiene una rueda pinchada.<\/p>\n

DAAAM almacena esa informaci\u00f3n en una representaci\u00f3n basada en mapas 3D organizada espacialmente, de modo que los objetos quedan agrupados por regiones. As\u00ed, el robot puede relacionar la bicicleta roja con la rueda pinchada con el aparcamiento situado fuera del Stata Center.<\/p>\n

Adem\u00e1s, las t\u00e9cnicas capaces de generar descripciones ricas suelen necesitar varios segundos para anotar unos pocos objetos, un ritmo insuficiente cuando un robot puede detectar cientos de elementos durante minutos de exploraci\u00f3n. Para resolverlo, DAAAM agrupa objetos cercanos y emplea un m\u00e9todo de optimizaci\u00f3n que selecciona fotogramas clave con una visi\u00f3n clara de varios objetos, lo que permite describir m\u00faltiples elementos en paralelo y multiplicar por diez la velocidad de c\u00e1lculo.<\/p>\n

Durante la exploraci\u00f3n, el sistema vincula cada conjunto de anotaciones a varios objetos situados en una zona concreta del mapa 3D. Los investigadores se\u00f1alan que cada objeto se anota una sola vez, lo que facilita el funcionamiento en tiempo real en entornos de gran escala y permite responder a consultas variadas sobre ubicaciones y elementos del espacio.<\/p>\n

Una vez construida la memoria espacial, DAAAM debe recuperar datos de una base amplia de objetos y descripciones. Para ello utiliza un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) que activa diferentes herramientas de b\u00fasqueda, con el fin de localizar informaci\u00f3n espec\u00edfica y reducir el riesgo de respuestas inventadas. El sistema puede contestar en pocos segundos a preguntas formuladas por el usuario.<\/p>\n

Si se consulta al robot por una escultura vista cerca de un edificio del campus del MIT, DAAAM puede recurrir a una b\u00fasqueda sem\u00e1ntica basada en la palabra escultura o a otra herramienta centrada en la localizaci\u00f3n del edificio. En las pruebas comparativas realizadas frente a otros m\u00e9todos, el sistema obtuvo una precisi\u00f3n entre un 21% y un 53% superior, en funci\u00f3n del tipo de pregunta.<\/p>\n

El equipo trabaja ahora en ampliar DAAAM para que pueda registrar eventos significativos ocurridos en el entorno e incorporar niveles de confianza en sus respuestas.<\/p>\n

La entrada Investigadores del MIT desarrollan un sistema que permite a los robots recordar su entorno<\/a> aparece primero en CASADOMO<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un marco de memoria a largo plazo que permite a los robots construir y consultar con rapidez un modelo detallado de entornos complejos y de gran escala. El sistema combina mapas 3D con descripciones sem\u00e1nticas ricas y puede responder en lenguaje natural a preguntas sobre objetos, … Sigue leyendo Investigadores del MIT desarrollan un sistema que permite a los robots recordar su entorno<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-33461","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/33461","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=33461"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/33461\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=33461"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=33461"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=33461"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}