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Hoy, hay una novedad china que sí merece aviso. El Instituto de Inteligencia Artificial para Industrias de la Chinese Academy of Sciences ha desarrollado Maxwell, un nuevo modelo de IA embodied que acaba de situarse en primera posición en Meta-World, con una puntuación de 91,9, la mayor registrada hasta ahora en ese benchmark. South China Morning Post
Meta-World evalúa agentes robóticos en 50 tareas físicas diferentes —agarrar y transportar objetos, abrir puertas, utilizar cajones y otras manipulaciones— y en su clasificación participan trabajos de equipos como Google DeepMind, Physical Intelligence, MIT, Carnegie Mellon, Toyota Research Institute, Alibaba y Meituan.
Lo importante aquí no es únicamente que China encabece una clasificación. Este tipo de resultados intenta medir algo mucho más relevante para la futura robótica generalista: que un mismo modelo pueda enfrentarse a muchas habilidades físicas diferentes, en lugar de entrenar un sistema independiente para cada movimiento.
Pero hay una distinción fundamental: 91,9 es un resultado en simulación. No significa que Maxwell pueda instalarse hoy en un humanoide y obtener esa tasa de éxito manipulando 50 objetos reales en una vivienda o una fábrica. El salto simulación → mundo real continúa siendo uno de los problemas difíciles de la IA física.
Aun así, la dirección resulta fascinante. Si modelos de este tipo consiguen conservar una parte elevada de su capacidad al transferirse a robots reales, el paradigma podría ir cambiando de:
robot programado para una tarea → robot equipado con un modelo capaz de aprender muchas tareas físicas.
Ese sería uno de los cambios fundamentales necesarios para llegar algún día a robots verdaderamente generalistas.
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🇺🇸 Digit 5 empieza a atacar un problema menos espectacular, pero decisivo: trabajar junto a personas sin jaulas
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También hay una noticia estadounidense relevante hoy. Agility Robotics Agility Robotics y FORT Robotics FORT Robotics han firmado el 1 de octubre un acuerdo para ampliar conjuntamente la arquitectura de seguridad del nuevo Digit 5. PR Newswire
Puede parecer una noticia bastante menos emocionante que ver un humanoide haciendo acrobacias. En realidad, para la evolución industrial de los humanoides puede ser mucho más importante.
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Digit 5 está diseñado alrededor de lo que Agility denomina “cooperative safety”: detección segura de personas, señales de seguridad y control seguro del movimiento. Ahora se añade una interfaz externa, Offboard Safety Bridge, que permite conectar al humanoide con los sistemas de seguridad de la propia instalación.
La diferencia conceptual es enorme.
Los robots industriales tradicionales suelen trabajar dentro de espacios delimitados. Un humanoide pretende justamente lo contrario: entrar en instalaciones concebidas para personas y compartirlas con ellas.
Para que eso pueda escalar, el robot debe ser capaz de detectar que alguien entra en su zona de trabajo y responder de manera predecible: reducir velocidad, detenerse, evitar a la persona o adoptar una posición segura. La arquitectura propuesta combina esas capacidades internas con infraestructura externa y un sistema independiente de parada manual.
Y aquí sí existe experiencia real detrás del desarrollo: generaciones anteriores de Digit acumulan, según Agility, más de 65.000 horas de funcionamiento y han sido desplegadas en instalaciones de Schaeffler, GXO y Toyota Motor Manufacturing Canada. Digit 5 mantendrá además funcionamiento autónomo durante el trabajo normal.
Esto representa otra etapa de la evolución robótica: ya no basta con demostrar que el humanoide puede realizar el trabajo. Ahora hay que demostrar que puede hacerlo repetidamente mientras seres humanos circulan a su alrededor.
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🤖 IROS 2026 deja además una señal interesante para los robots domésticos
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En el último día de IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026 merece quedar registrado otro robot que ha pasado algo desapercibido frente a las manos diestras que comentamos ayer.
La compañía china Astribot Astribot ha llevado por primera vez a Norteamérica su humanoide T1, acompañado de sus modelos Lumo y de su sistema operativo para IA física. AndroidGuys
T1 mide aproximadamente 1,55 m, pesa unos 66 kg y puede transportar hasta 5 kg por brazo. Pero lo más interesante para nuestro seguimiento no son esas cifras.
Utilizando Lumo-2, Astribot ha mostrado al robot ordenando objetos de forma autónoma y guardándolos dentro de una mochila, lo que introduce objetos deformables y decisiones sobre dónde colocar elementos diferentes. La empresa está desarrollando el modelo específicamente hacia aplicaciones domésticas más amplias.
Hay además una característica muy práctica: recarga automática y posibilidad de sustituir rápidamente la batería. El T1 se ofrece en Estados Unidos desde unos 18.000 dólares como plataforma para desarrolladores.
Aquí tampoco debemos adelantarnos: ordenar algunos objetos autónomamente no equivale a poder ordenar una casa desconocida. Astribot reconoce además que T1 no aprende continuamente mientras trabaja; los datos obtenidos durante operación y teleoperación se recopilan, seleccionan, utilizan para reentrenar Lumo-2 y posteriormente las nuevas capacidades se distribuyen al robot.
Pero precisamente ese ciclo es interesante:
robot trabaja → recopila experiencia física → se entrena un modelo mejor → recibe nuevas habilidades → vuelve al mundo real.
Es el mismo patrón que estamos viendo aparecer desde distintos ángulos en China.
Entre Maxwell generalizando tareas en simulación, las nuevas manos táctiles que vimos ayer, los grandes centros chinos de recogida de datos físicos y robots como T1 empezando a realizar tareas domésticas autónomas, empieza a dibujarse algo más interesante que una carrera por fabricar el humanoide con mejores especificaciones.
La competición empieza a desplazarse hacia quién consigue que esos cuerpos aprendan más deprisa del mundo físico.
Ese probablemente será uno de los indicadores más importantes que convendrá seguir durante los próximos años.
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