Los robots ya no necesitan aprender en el mundo real. Gracias a una alianza estratégica entre SoftServe, empresa global de desarrollo tecnológico, y Wandelbots, compañía alemana especializada en programación robótica intuitiva, hoy pueden entrenarse en entornos virtuales hiperrealistas. Utilizando inteligencia artificial y plataformas de simulación avanzada, los sistemas automatizados perfeccionan sus tareas antes de ingresar a la fábrica.
Este nuevo enfoque, conocido como IA Física (Physical AI), transforma la manera en que se preparan los robots industriales: reduce drásticamente los tiempos de implementación, disminuye costos y elimina errores que antes solo podían detectarse durante la operación en planta.
“Esta tecnología reduce la barrera de entrada a la automatización inteligente. Hoy, una empresa mediana puede tener robots que aprenden por sí mismos, se adaptan y mejoran procesos sin detener la manufactura”, señala Dmytro Sadovyi, Delivery Director en SoftServe.
En la automatización tradicional, cada vez que un robot debía realizar una tarea nueva, era necesario detener la producción, reprogramarlo manualmente, probar con piezas reales y ajustar el comportamiento hasta lograr el resultado esperado. Ese proceso podía tomar semanas o incluso meses, requería personal altamente especializado y representaba altos costos.
¿Cómo funciona la tecnología de SoftServe?
A diferencia de los enfoques tradicionales, la IA Física se sustenta en tres pilares tecnológicos clave.
- Aprendizaje por refuerzo profundo, que permite que los robots aprendan tareas mediante prueba y error en un entorno seguro y controlado, optimizando trayectorias, decisiones y movimientos sin riesgo físico.
- Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), que permiten traducir comandos complejos en instrucciones operativas en lenguaje natural, facilitando la programación sin necesidad de escribir código.
- Simulación físicamente realista, que permite replicar materiales, sensores, cinemática y condiciones del entorno en gemelos digitales, generando entornos de prueba hiperrealistas y fiables.
Este modelo se implementa a través de la plataforma NOVA de Wandelbots, una interfaz low-code diseñada para que operarios o ingenieros de planta puedan programar y ajustar tareas robóticas de forma intuitiva. Al integrarse con NVIDIA Omniverse e Isaac Sim, NOVA permite ejecutar entrenamientos intensivos en entornos simulados, con validación de variables físicas, rutas óptimas y prevención de colisiones. SoftServe lidera la integración industrial de esta solución, adaptándola a distintos flujos de trabajo y entornos de manufactura reales.
El caso de éxito Volkswagen
Un ejemplo concreto de esto es el caso de Volkswagen, donde esta tecnología permitió entrenar robots para instalar el techo de un auto en solo 17 horas. Antes, eso habría tomado semanas.
El proceso incluyó la lectura de sensores de fuerza y visión, la detección de colisiones y la adaptación a distintas piezas y materiales. Según explicó el equipo de innovación de Volkswagen durante el evento Automatica 2025 en Múnich, “antes, habríamos necesitado semanas de pruebas físicas para lograr lo mismo. Ahora los robots pueden aprender en simulación y ejecutar en planta sin errores, lo que nos permite escalar más rápido”.
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