{"id":35225,"date":"2026-11-12T05:03:13","date_gmt":"2026-11-12T05:03:13","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35225"},"modified":"2026-11-12T05:03:13","modified_gmt":"2026-11-12T05:03:13","slug":"la-plataforma-flex-permite-a-los-robots-interpretar-la-intencion-de-las-ordenes-y-adaptar-sus-movimientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35225","title":{"rendered":"La plataforma FLEX permite a los robots interpretar la intenci\u00f3n de las \u00f3rdenes y adaptar sus movimientos"},"content":{"rendered":"
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Una plataforma de aprendizaje asistida por inteligencia artificial desarrollada por ingenieros del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT<\/a>) permite que los robots interpreten \u00f3rdenes en lenguaje natural m\u00e1s all\u00e1 de su sentido literal y las utilicen para mejorar la planificaci\u00f3n de sus movimientos. El sistema, denominado FLEX, est\u00e1 dise\u00f1ado para que un robot extraiga preferencias impl\u00edcitas de instrucciones breves y adapte su trayectoria sin exigir al usuario una formulaci\u00f3n t\u00e9cnica detallada.<\/p>\n

\"Brazo
FLEX se presenta como una plataforma de IA que ayuda a los robots a interpretar instrucciones, inferir preferencias y adaptar sus movimientos.<\/figcaption><\/figure>\n

La investigaci\u00f3n, realizada por equipos del MIT y de la Universidad de Nueva York, se presentar\u00e1 este mes en la Conferencia anual sobre Aprendizaje Rob\u00f3tico. FLEX<\/a> se define como una canalizaci\u00f3n flexible de edici\u00f3n de caracter\u00edsticas para la planificaci\u00f3n de movimiento rob\u00f3tico y combina la interacci\u00f3n conversacional con modelos de inteligencia artificial capaces de generalizar a partir de patrones aprendidos.<\/p>\n

Lenguaje natural aplicado a la rob\u00f3tica<\/h2>\n

En las pruebas, el equipo utiliz\u00f3 varios escenarios simulados, entre ellos un brazo rob\u00f3tico que sirve una taza de caf\u00e9 sobre una mesa con objetos. Una persona pod\u00eda escribir una indicaci\u00f3n en lenguaje natural para evitar que el robot derramara l\u00edquido sobre un port\u00e1til. A partir de esa instrucci\u00f3n, el sistema no solo evitaba el ordenador, sino que razonaba que tambi\u00e9n deb\u00eda mantenerse alejado de otros dispositivos electr\u00f3nicos cercanos, como un tel\u00e9fono.<\/p>\n

Para ese razonamiento, FLEX incorpora un gran modelo de lenguaje (LLM), un tipo de sistema de IA entrenado con grandes vol\u00famenes de texto procedentes de fuentes como publicaciones en redes sociales, transcripciones de v\u00eddeos y contenidos web. En el estudio se emple\u00f3 GPT-4o para identificar relaciones generales entre los objetos mencionados por el usuario y otros elementos del entorno que podr\u00edan compartir una caracter\u00edstica relevante.<\/p>\n

El trabajo estuvo liderado por Andreea Bobu, profesora adjunta de aeron\u00e1utica y astron\u00e1utica en el MIT. Tambi\u00e9n participaron Nathan Dennler, investigador posdoctoral en el Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT; Audrey Lee, SM 26; e Ilia Sucholutsky, de la Universidad de Nueva York.<\/p>\n

Un proceso en tres pasos<\/h2>\n

FLEX opera mediante tres fases. La primera, a\u00f1adir, incorpora a la lista de elementos relevantes del robot aquellos objetos que el usuario se\u00f1ala como importantes para la tarea. Si un robot transporta una bola de bolos y una persona le indica que no la deje caer sobre una taza, el sistema a\u00f1ade la taza a los objetos que debe evitar en su trayectoria.<\/p>\n

La segunda fase, generalizar, es la aportaci\u00f3n central de la plataforma. El LLM analiza los objetos ya se\u00f1alados por el usuario y busca conexiones en sus datos de entrenamiento. En el ejemplo de la taza, puede inferir que el criterio subyacente es evitar objetos fr\u00e1giles, aunque el usuario no haya formulado esa regla de manera expl\u00edcita.<\/p>\n

La tercera fase, enmascarar, utiliza el sistema est\u00e1ndar de visi\u00f3n por computador del robot para evaluar el entorno y retirar de la lista de caracter\u00edsticas aquellos objetos que ya no est\u00e1n presentes. Seg\u00fan el equipo investigador, el proceso completo de estas tres fases dura unos cinco segundos.<\/p>\n

Pruebas con caf\u00e9, velas y una bola de bolos<\/h2>\n

Los investigadores evaluaron FLEX en simulaciones de un brazo rob\u00f3tico que realizaba tres tareas: servir una taza de caf\u00e9, trasladar una vela y transportar una bola de bolos. En los tres casos, voluntarios interactuaron con el robot virtual mediante instrucciones escritas en lenguaje natural, como evitar derrames sobre un port\u00e1til, mantenerse lejos de una pila de papel o no dejar caer la carga sobre una taza.<\/p>\n

Con FLEX, el robot ejecut\u00f3 las indicaciones directas y adem\u00e1s formul\u00f3 generalizaciones de mayor nivel: no derramar l\u00edquidos sobre dispositivos electr\u00f3nicos, alejarse de objetos inflamables y no dejar caer objetos pesados sobre elementos fr\u00e1giles. El objetivo del grupo de Bobu en el Laboratorio de Investigaci\u00f3n en Aprendizaje Colaborativo y Autonom\u00eda (CLEAR) del MIT es avanzar en robots dom\u00e9sticos y de asistencia capaces de trabajar con personas y adaptarse en tiempo real a instrucciones conversacionales.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n recibi\u00f3 apoyo parcial del Consorcio de Impacto de IA Generativa del MIT y del programa de Responsabilidades Sociales y \u00c9ticas de la Computaci\u00f3n del MIT Schwarzman College of Computing.<\/p>\n

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