{"id":25903,"date":"2026-07-30T14:54:13","date_gmt":"2026-07-30T13:54:13","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=25903"},"modified":"2026-07-30T14:56:48","modified_gmt":"2026-07-30T13:56:48","slug":"fujitsu-desarrolla-una-nueva-tecnologia-para-apoyar-la-colaboracion-entre-humanos-y-robots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=25903","title":{"rendered":"Fujitsu desarrolla una nueva tecnolog\u00eda para apoyar la colaboraci\u00f3n entre humanos y robots"},"content":{"rendered":"

El spatial world model ayuda a los robots a evaluar las din\u00e1micas del espacio y reaccionar de forma adecuada<\/strong><\/p>\n

Fujitsu anuncia el desarrollo de una nueva tecnolog\u00eda destinada a facilitar, hacer m\u00e1s segura y m\u00e1s eficiente la colaboraci\u00f3n entre robots y seres humanos. La tecnolog\u00eda de spatial world model permite a la inteligencia artificial predecir los comportamientos y estados futuros de los distintos actores y objetos dentro de un espacio, y facilita una colaboraci\u00f3n fluida entre personas y robots, as\u00ed como una coordinaci\u00f3n \u00f3ptima entre robots. Este nuevo avance forma parte de los esfuerzos m\u00e1s amplios de investigaci\u00f3n y desarrollo de Fujitsu en el \u00e1mbito de la physical AI.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda de spatial world model se present\u00f3 en CES 2026, que se celebr\u00f3 en Las Vegas del 6 al 9 de enero de 2026. Fujitsu tambi\u00e9n tiene previsto llevar a cabo demostraciones t\u00e9cnicas en su sede central a lo largo del ejercicio fiscal 2026.<\/p>\n

Caracter\u00edsticas de la tecnolog\u00eda Spatial World Model<\/strong><\/p>\n

1.- Construcci\u00f3n de un modelo espacial del entorno mediante grafos de escena 3D centrados en las interacciones entre personas, robots y objetos<\/em><\/p>\n

En los entornos f\u00edsicos, la situaci\u00f3n espacial cambia de forma din\u00e1mica a medida que los actores presentes en el espacio (es decir, personas, robots, etc.) se desplazan y act\u00faan. Aunque se han explorado tecnolog\u00edas que utilizan datos captados por c\u00e1maras para comprender estas din\u00e1micas espaciales, las diferencias significativas en el campo de visi\u00f3n de cada c\u00e1mara y las variaciones en la apariencia \u2014como las distorsiones\u2014 entre c\u00e1maras fijas y m\u00f3viles han dificultado su aplicaci\u00f3n en tiempo real.
\nPor este motivo, en lugar de recurrir a una integraci\u00f3n a nivel de p\u00edxel, altamente sensible a las diferencias de apariencia, Fujitsu ha desarrollado una tecnolog\u00eda que utiliza c\u00e1maras para evaluar el espacio a trav\u00e9s de grafos de escena 3D; es decir, estructuras de datos jer\u00e1rquicas que organizan todos los objetos del espacio f\u00edsico como nodos dentro de un grafo. Este enfoque minimiza el impacto del campo de visi\u00f3n y la distorsi\u00f3n, lo que permite comprender en tiempo real entornos reales complejos y en constante cambio.<\/p>\n

2.- Predicci\u00f3n de estados y comportamientos futuros mediante el modelado de las interacciones entre personas, robots y objetos<\/em><\/p>\n

Para que humanos y robots puedan trabajar juntos de manera fluida, los robots deben ser capaces de comprender las intenciones que hay detr\u00e1s de las acciones humanas y predecir su comportamiento futuro. Las tecnolog\u00edas de world model que permiten a los robots anticipar cambios y actuar en su entorno inmediato est\u00e1n siendo ampliamente investigadas, pero hasta ahora se han limitado a modelar \u00fanicamente el entorno cercano, sin llegar a captar los cambios din\u00e1micos que se producen en todo un espacio.
\nEl nuevo m\u00e9todo desarrollado por Fujitsu estima con precisi\u00f3n las intenciones de comportamiento interpretando las relaciones causales derivadas de las diversas interacciones entre actores y objetos dentro de un espacio. Al utilizar estos datos para predecir acciones futuras, la tecnolog\u00eda contribuye a evitar colisiones y a generar planes de acci\u00f3n cooperativos \u00f3ptimos para m\u00faltiples robots aut\u00f3nomos.
\nEn pruebas realizadas con conjuntos de datos acad\u00e9micos de referencia p\u00fablica, se confirm\u00f3 que esta tecnolog\u00eda puede mejorar hasta por tres la precisi\u00f3n en la estimaci\u00f3n de intenciones de comportamiento [1].<\/p>\n

Contexto<\/strong>
\nLa tecnolog\u00eda de IA, que hasta ahora se hab\u00eda desarrollado principalmente en entornos digitales, est\u00e1 comenzando a aplicarse a escenarios del mundo real. La physical AI es un \u00e1mbito de la inteligencia artificial en el que la IA se entrena para comprender las leyes f\u00edsicas y actuar de forma aut\u00f3noma, y desempe\u00f1ar\u00e1 un papel clave en la resoluci\u00f3n de diversos retos del mundo real, como la conducci\u00f3n aut\u00f3noma o las f\u00e1bricas inteligentes. Este enfoque est\u00e1 despertando un gran inter\u00e9s como posible v\u00eda para contribuir a paliar el creciente d\u00e9ficit de mano de obra en Jap\u00f3n y mejorar la productividad industrial.
\nSin embargo, las aplicaciones actuales de la physical AI se limitan en gran medida a entornos estructurados con recorridos definidos, como plantas de fabricaci\u00f3n o almacenes log\u00edsticos. En viviendas y oficinas, donde los movimientos humanos son menos predecibles y la disposici\u00f3n de los objetos cambia con frecuencia, resulta dif\u00edcil que la IA eval\u00fae las din\u00e1micas espaciales, lo que hace que las soluciones actuales no sean pr\u00e1cticas. Adem\u00e1s, en entornos en los que deben colaborar un gran n\u00famero de personas y robots, la cooperaci\u00f3n sigue siendo compleja, ya que la IA no es capaz de comprender las intenciones que hay detr\u00e1s de los movimientos de los dem\u00e1s.
\nEsta nueva tecnolog\u00eda se basa en la tecnolog\u00eda de Computer Vision de Fujitsu, utilizada principalmente para el an\u00e1lisis del flujo de personas en instalaciones comerciales y la detecci\u00f3n de comportamientos an\u00f3malos en la prevenci\u00f3n del delito, as\u00ed como en su tecnolog\u00eda de IA digital, incluido el Fujitsu Kozuchi AI Agent, que ejecuta tareas de forma aut\u00f3noma junto a las personas. Forma parte de los esfuerzos de investigaci\u00f3n del Spatial Robotics Research Center, que Fujitsu cre\u00f3 en abril de 2025 para reforzar su investigaci\u00f3n con el objetivo de hacer realidad una nueva sociedad en la que humanos y robots convivan.<\/p>\n

Nota<\/strong>
\n[1] JRDB-Social: Benchmark para la estimaci\u00f3n del comportamiento humano y las intenciones a partir de im\u00e1genes captadas por c\u00e1maras.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Fujitsu<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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