Redacción. Fujitsu Limited y Carnegie Mellon University (CMU) han anunciado el lanzamiento del Fujitsu-Carnegie Mellon Physical AI Research Center, un centro desde el que ambas entidades impulsarán de forma conjunta la investigación y el desarrollo de tecnologías clave para mejorar las capacidades y la escalabilidad de la inteligencia artificial (IA) física, con el objetivo de consolidarse como un hub global que acelere la implantación de esta tecnología en la sociedad.
Áreas de investigación y objetivos
La inteligencia artificial física pretende contribuir a la resolución de retos sociales como el aumento de la productividad, la escasez de mano de obra o la seguridad, facilitando que los sistemas de IA operen en entornos reales e interactúen con las personas y su entorno. Esto facilitará la automatización y optimización de operaciones en sectores como la industria, la logística, la construcción, las infraestructuras o la sanidad.
No obstante, hacer realidad este potencial exige integrar conocimiento y tecnología de múltiples disciplinas, como la robótica, la inteligencia artificial, la simulación, la interacción persona-robot o la ética y la aceptación social. Esto implica que, además de avanzar en cada ámbito por separado, es clave fomentar la colaboración interdisciplinar y conectar la investigación académica con su aplicación en entornos reales.
El Fujitsu-Carnegie Mellon Physical AI Research Center abordará estos desafíos mediante un enfoque de investigación integrado que une distintas disciplinas y conecta el ámbito académico con la industria.
Colaboración multidisciplinar
El centro contará con la participación de profesores de CMU de distintas áreas, como robótica, machine learning, tecnologías del lenguaje, interacción persona-ordenador, ingeniería eléctrica e informática, ingeniería civil y medioambiental, y filosofía, en línea con el carácter transversal de la inteligencia artificial física.
Estos investigadores trabajarán junto a científicos, ingenieros y técnicos de Fujitsu para desarrollar sistemas de IA física orientados a resolver retos del mundo real. Esta estrecha colaboración con la industria permitirá identificar nuevas líneas de investigación alineadas con necesidades reales del mercado.
Entre los investigadores participantes se encuentran Yonatan Bisk (Language Technologies), Fernando de la Torre (Robotics), Tim Dettmers (Machine Learning), Laszlo Jeni (Robotics), Kris Kitani (Robotics), David Lindlbauer (Human-Computer Interaction), Yorie Nakahira (Electrical and Computer Engineering), Graham Neubig (Language Technologies), Jean Oh (Robotics), Sean Qian (Civil and Environmental Engineering), Sebastian Scherer (Robotics), Peter Spirtes (Philosophy) y Kun Zhang (Philosophy).
Fujitsu y CMU avanzarán en la investigación mediante un enfoque interdisciplinar que integra sus capacidades, centrándose en ámbitos como la generación y aprendizaje de acciones, la percepción espacial y comprensión del entorno, la coordinación y optimización de múltiples robots, la colaboración persona-robot y la integración entre entornos simulados y reales.
Además, el centro aprovechará el nuevo Robotics Innovation Center de CMU, inaugurado en Hazelwood Green (Pittsburgh) en febrero de este año, para probar la IA física en entornos reales.
Fujitsu Kozuchi Physical OS
Por último, las tecnologías desarrolladas en el Fujitsu-Carnegie Mellon Physical AI Research Center se incorporarán progresivamente al Fujitsu Kozuchi Physical OS, una plataforma que integra robots, sensores, sistemas y espacios físicos.
La plataforma permite la operación coordinada de estos robots, sensores, sistemas y espacios a partir de instrucciones operativas, combinando inteligencia 'cerebral', que mejora la adaptación de los robots a las tareas mediante experiencia previa e imitación humana, e inteligencia espacial, que aporta información sobre los entornos reales en los que operan.
Todo ello facilitará la integración de conocimientos de distintos ámbitos y mejorar la adaptación a entornos complejos y dinámicos, además de permitir la transferencia de la investigación a aplicaciones reales.
