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Tecnología

Robots humanoides de BMW procesan 250.000 paquetes sin fallos

by Editor de Tecnologia mayo 27, 2026
written by Editor de Tecnologia

La integración de la robótica avanzada en el sector automotriz ha marcado un hito significativo tras las recientes pruebas realizadas en las instalaciones de BMW. Los robots humanoides, diseñados bajo una arquitectura de tipo «Helix», han demostrado una fiabilidad operativa notable al completar con éxito el procesamiento de 250.000 paquetes sin presentar fallos en su hardware.

Este avance subraya la madurez de las tecnologías de automatización actuales, destacando la eficacia de los procesos de entrenamiento basados en la metodología sim-to-real (de la simulación a la realidad). Este enfoque permite que las máquinas perfeccionen sus tareas en entornos virtuales antes de ser desplegadas en escenarios de producción reales, optimizando así los tiempos de implementación y la seguridad del sistema.

Además de la robustez mecánica demostrada durante las pruebas, el informe destaca el inicio de nuevos despliegues operativos. Estos avances sugieren un cambio de paradigma en la logística industrial, donde la capacidad de los robots humanoides para adaptarse a flujos de trabajo complejos sin sufrir averías técnicas se posiciona como un factor clave para la eficiencia en las plantas de ensamblaje del futuro.

La arquitectura Helix, que sirve como núcleo de esta plataforma robótica, ha sido fundamental para mantener este nivel de rendimiento sostenido, consolidando la viabilidad de integrar soluciones humanoides en tareas de alta demanda logística.

mayo 27, 2026 0 comments
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Tecnología

Neuralink: producción masiva de implantes cerebrales en 2026

by Editor de Tecnologia abril 30, 2026
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Neuralink planea iniciar la producción masiva de sus implantes cerebrales a partir de 2026, marcando un paso significativo en el despliegue de su tecnología.

Para alcanzar este objetivo, la compañía implementará el uso de robots desarrollados específicamente para este fin. Estas máquinas estarán encargadas de ejecutar las operaciones quirúrgicas necesarias para la colocación de los implantes.

abril 30, 2026 0 comments
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Tecnología

Lattice Semiconductor refuerza su liderazgo en soluciones programables de bajo consumo

by Editor de Tecnologia abril 21, 2026
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HILLSBORO, Ore., 21 de abril de 2026–Lattice Semiconductor (NASDAQ: LSCC), el líder del mercado en soluciones programables de bajo consumo, anunció hoy el lanzamiento de su nueva plataforma sensAI™, diseñada específicamente para acelerar el desarrollo y la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial en el borde. La plataforma combina hardware de bajo consumo, software optimizado y un ecosistema de herramientas para permitir a los desarrolladores crear soluciones de IA eficientes y escalables en dispositivos con restricciones de energía y espacio. Con sensAI™, Lattice refuerza su compromiso de impulsar la innovación en computación perimetral mediante tecnologías programables que equilibran rendimiento y eficiencia energética. La plataforma estará disponible a partir de este trimestre y soportará una amplia gama de casos de uso, desde visión por computadora hasta procesamiento de lenguaje natural en dispositivos IoT industriales y de consumo. Lattice Semiconductor continúa enfocándose en ofrecer soluciones que permitan a sus clientes reducir el tiempo de lanzamiento al mercado mientras optimizan el consumo de energía en aplicaciones críticas de borde. Para más información sobre sensAI™ y sus capacidades técnicas, visite el sitio web oficial de Lattice Semiconductor.

abril 21, 2026 0 comments
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Tecnología

Segmentos de Electrificación, Automatización, Motion y Robótica

by Editor de Tecnologia abril 3, 2026
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ABB Ltd, empresa suiza y líder tecnológico global, se ha consolidado como un actor fundamental en la transformación de la industria mediante el avance de la automatización y la electrificación.

Estructura operativa y diversificación estratégica

Para atender la complejidad de los mercados actuales, la compañía organiza sus operaciones en cuatro segmentos principales: Electrificación, Automatización, Motion y Robótica & Discrete Automation. Esta división permite a la empresa diversificar su presencia y adaptarse a las necesidades específicas de cada sector tecnológico.

Impulsor de la Industria 4.0 y la transición energética

ABB se posiciona como un referente en la denominada Industria 4.0, destacando por el desarrollo de soluciones innovadoras diseñadas para fábricas inteligentes y la implementación de robots autónomos.

Asimismo, la empresa aprovecha las tendencias globales de la transición energética. Su capacidad técnica le permite responder a la creciente demanda de infraestructuras críticas, tales como redes eléctricas inteligentes y estaciones de carga para vehículos eléctricos. En mercados estratégicos como el alemán, ABB se ha convertido en un socio clave para diversas corporaciones del DAX, reforzando su liderazgo en el ámbito de la automatización.

abril 3, 2026 0 comments
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Tecnología

Ropedia: Financiación Millonaria para Datos 4D en Robótica e IA

by Editor de Tecnologia marzo 16, 2026
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Autor/in | Ou Xue

Redakteur/in | Yuan Silai

Según ha revelado Hard Krueger, Ropedia, proveedor de infraestructura de datos para robótica e inteligencia espacial, ha cerrado una ronda de financiación inicial por valor de millones de dólares. La inversión fue liderada por varios inversores ángeles de Google, Nvidia y Amazon, junto con un destacado fondo de capital asiático. Shendu Capital actúa como asesor financiero exclusivo a largo plazo. Los fondos se destinarán principalmente a la expansión del equipo central, la producción en serie y la entrega de los productos existentes, así como a la continua expansión del mercado.

Fundada en Singapur a mediados de 2025, Ropedia se dedica a proporcionar soluciones innovadoras para la adquisición de datos en los campos de la robótica, el espacio y la inteligencia física.

Ropedia fue fundada por tres socios: el Dr. Chen Zhaoxi (licenciado por la Universidad de Tsinghua, doctorado por la Universidad Tecnológica de Nanyang, participó en la construcción del sistema de captura de movimiento óptico en Meta), el Dr. Hong Fangzhou (licenciado por la Universidad de Tsinghua, doctorado por la Universidad Tecnológica de Nanyang, trabajó en la investigación de inteligencia multimodal de primera persona en Meta) y el profesor Liu Ziwei (profesor asistente en la Universidad Tecnológica de Nanyang, reconocido científico en el campo de la visión artificial, con más de 90.000 citas en Google Scholar). Además, el profesor Lü Jianqin, presidente de los departamentos de la Universidad Tecnológica de Nanyang y presidente del comité de programa de CVPR 2026, ocupa el cargo de presidente del consejo científico.

Según Chen Zhaoxi, la inteligencia, en los próximos diez años, trascenderá las limitaciones de la pantalla y se integrará en el mundo físico real. Sin embargo, la inteligencia física general no puede obtenerse de los datos de Internet de baja dimensión, sino que se aprende de las experiencias de interacción en el mundo tridimensional, de forma similar a como un ser bidimensional no puede comprender a un ser tridimensional.

A diferencia de las empresas tradicionales de adquisición de datos o de hardware, Ropedia tiene como objetivo construir una infraestructura de datos para el mundo físico en el ámbito de la robótica y la inteligencia espacial. A través de instalaciones de adquisición de bajo coste, se capturan señales multimodales del mundo real. En combinación con un modelo base espacial desarrollado internamente, los datos brutos se transforman en productos clave de datos que pueden integrarse directamente en el proceso de entrenamiento y evaluación.

A medida que la IA evoluciona del mundo digital al físico, también cambian los requisitos de datos en la industria. En comparación con los formatos de datos anteriores, que consistían principalmente en vídeos e imágenes, los modelos de robótica e inteligencia espacial requieren cada vez más datos de alta calidad que incluyan la escala física real, el proceso de interacción dinámica, la relación entre personas y objetos, la estructura de la escena y la semántica de las tareas.

Sin embargo, este tipo de datos ha presentado durante mucho tiempo dos problemas principales: en primer lugar, el coste de adquisición es elevado, ya que normalmente se basa en equipos costosos e instalaciones complejas. En segundo lugar, incluso después de la adquisición de las señales brutas, aún queda un largo camino por recorrer hasta obtener datos estructurados que puedan utilizarse realmente para el entrenamiento.

Por ello, Ropedia ha adoptado un enfoque tecnológico diferente al de las empresas de datos tradicionales: la capacidad de adquisición se define a partir de la capacidad de los algoritmos, y los requisitos de hardware se reducen en función de la capacidad del modelo.

En opinión de Hong Fangzhou, la clave para la futura competencia en la industria no es quién puede recopilar más materia prima, sino quién puede transformar el mundo real en activos basados en datos de forma más rentable, eficiente y cercana al objetivo de entrenamiento, para que el modelo pueda aprender de ellos.

Basándose en este concepto, Ropedia ha desarrollado el sistema de cabeza portátil HOMIE. Este sistema sirve como punto de entrada con hardware ligero y captura señales multimodales como el movimiento humano, los cambios de escena y las interacciones con objetos desde la perspectiva de la primera persona. En combinación con un algoritmo de reconstrucción y alineación 4D desarrollado internamente, se reconstruye una representación dinámica del mundo con información de escala real. En comparación con los datos de vídeo puros tradicionales, estos datos pueden preservar de forma más completa el proceso de interacción entre personas y su entorno, así como entre personas y objetos, y se acercan más al formato de entrada requerido para el aprendizaje y la evaluación de robots. Actualmente, este producto se encuentra en producción en serie y se está entregando en masa.

Visualización de los datos de experiencia humana 4D de Ropedia (Fuente/Empresa)

Según Hong Fangzhou, el hardware es solo el punto de entrada. Las verdaderas ventajas competitivas residen en la capacidad del modelo y la canalización de datos que hay detrás. Una mayor capacidad de reconstrucción 4D y anotación estructurada significa que la empresa puede desplegar instalaciones de adquisición más rentables y flexibles en el mundo real. La continua acumulación de datos de tareas reales, a su vez, mejora la precisión del modelo, la capacidad de alineación y la eficiencia de la entrega.

En comparación con un modelo de adquisición de datos basado únicamente en la iteración del hardware, esta combinación de «dispositivo + modelo + canalización de datos» convierte a Ropedia más en un proveedor de infraestructura básica que en un proveedor de dispositivos individuales.

Dimensiones de la matriz de los productos clave de datos de Ropedia (Fuente/Empresa)

En el ámbito de la comercialización, Ropedia ha establecido Norteamérica como uno de sus mercados clave desde el principio. Por un lado, Norteamérica alberga a muchas empresas líderes en robótica, equipos de inteligencia espacial e institutos de investigación relevantes, que tienen una demanda anterior y más clara de datos de alta calidad del mundo físico. Por otro lado, la empresa ha elegido Singapur como centro de operaciones global y cuenta con ciertas ventajas en la organización de la cadena de suministro, la colaboración transfronteriza, la entrega conforme y la cooperación internacional en investigación y desarrollo.

Actualmente, Ropedia atiende a una base de clientes de más de diez empresas líderes en el campo de la inteligencia integrada y la inteligencia espacial en Norteamérica. La empresa ha desarrollado actualmente un modelo de negocio integral basado en «instalación de adquisición + servicio de datos + entrega estandarizada», dirigido a grupos de robótica, inteligencia espacial e investigación relevante.

En cuanto a los planes futuros, Ropedia ha indicado que, a corto plazo, seguirá ampliando la canalización de producción y entrega de datos y reforzará sus ventajas en términos de calidad, coste y eficiencia. A medio plazo, su objetivo es promover y definir los estándares para los datos físicos 4D. A largo plazo, la empresa pretende construir una red de infraestructura de datos en torno a la inteligencia física para dar servicio a más casos de uso en robótica, inteligencia espacial y IA en el mundo real.

marzo 16, 2026 0 comments
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Tecnología

Robótica Urbana: Test en Karlsruhe para empresas

by Editor de Tecnologia marzo 6, 2026
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Los robots podrían asumir en el futuro servicios de transporte y asistencia, el cuidado de zonas verdes o ser empleados en los sectores de servicios y logística. Esto genera nuevos modelos de negocio para las empresas, especialmente en la intersección de la inteligencia artificial, la sensorización, el software y la movilidad.

El campo de la robótica urbana se considera un área de futuro con un alto potencial de innovación y creación de valor. Puede cubrir lagunas en la prestación de servicios, hacer que los procesos sean más eficientes y permitir nuevos servicios, especialmente en aquellos lugares donde faltan profesionales cualificados o donde las tareas repetitivas pueden ser automatizadas.

El campo de pruebas de Karlsruhe forma parte de una estrategia a nivel estatal: Baden-Württemberg aspira a convertirse, para 2035, en una región líder en innovación en sistemas inteligentes de robótica humano-robot.

Info: marc.muehleck@karlsruhe.ihk.de
marzo 6, 2026 0 comments
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Tecnología

Canadá: Nueva Estrategia IA para Comercializar y Lograr Soberanía Digital

by Editor de Tecnologia febrero 11, 2026
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Canadá planea una reorientación estratégica de su política de inteligencia artificial, alejándose de la investigación pura para centrarse en la comercialización dirigida en sectores clave y el desarrollo de la soberanía digital.

Canadá busca transformar finalmente su liderazgo en investigación de IA en fortaleza económica. Una consulta nacional exige un cambio radical, alejándose de la investigación básica para priorizar la comercialización.

El gobierno canadiense está planeando una revisión exhaustiva de su estrategia nacional de IA. Esta revisión se basa en un amplio proceso de consulta que evaluó más de 11.300 comentarios y un informe de un grupo de trabajo de expertos. El resultado es un claro llamamiento a un cambio estratégico. En lugar de seguir celebrando principalmente la investigación, la renovada Estrategia Pan-Canadiense de Inteligencia Artificial se centrará en la comercialización agresiva y la aplicación en industrias clave. El objetivo es asegurar la competitividad de Canadá y su soberanía digital en una carrera global.

Enfoque en industrias clave y proyectos “Moonshot”

Un resultado central de la consulta es la demanda de un enfoque político industrial específico. El grupo de trabajo aconseja al gobierno que concentre los recursos en sectores donde Canadá pueda construir una ventaja competitiva global. Estos incluyen explícitamente la agricultura, la ciberseguridad, la atención médica y, como foco particular, la robótica.

“Debemos ir más allá de la financiación dispersa y avanzar en sectores específicos”, es el mensaje clave. Para transformar la investigación de IA de clase mundial de Canadá en empresas líderes en el mercado, se solicitan incentivos estructurados como subvenciones y créditos fiscales para los inversores. Esto tiene como objetivo evitar la fuga de propiedad intelectual valiosa al extranjero. Los expertos también proponen proyectos ambiciosos a gran escala, llamados “Moonshots”. Un ejemplo: la reducción drástica de los tiempos de espera en la atención médica a través de la logística impulsada por la IA. El gobierno debe actuar no solo como financiador, sino también como primer comprador de las nuevas tecnologías de IA canadienses.

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Soberanía digital y confianza como pilares fundamentales

Un tema recurrente es la necesidad urgente de una infraestructura digital controlada por Canadá. Los participantes en la consulta pidieron la construcción de sus propias capacidades de computación, centros de datos y marcos de gobernanza. El objetivo es reducir la dependencia de los proveedores de tecnología extranjeros para los servicios esenciales de nube y datos. Esta soberanía digital se considera clave para mantener los datos y la innovación bajo control nacional.

Paralelamente, se hace un llamamiento urgente a una regulación robusta y basada en el riesgo. El público desea una gobernanza transparente, marcos éticos que estén en consonancia con los valores democráticos y reglas claras de responsabilidad para las aplicaciones de IA de alto riesgo. Esta doble estrategia de infraestructura potente y supervisión estricta debe generar la confianza pública necesaria para un amplio despliegue de la IA en áreas sensibles como los servicios públicos.

La robótica como respuesta estratégica a la brecha de productividad

La recomendación explícita de incluir la robótica en la estrategia nacional aborda una debilidad identificada. Aunque es un pionero mundial en la investigación de IA, Canadá se está quedando atrás en la adopción de sistemas de IA físicos. El país ocupa solo el puesto 13 a nivel mundial en la adopción de robots industriales y, a diferencia de competidores como Alemania, Japón o Corea del Sur, no tiene su propia estrategia nacional de robótica.

Una parte desproporcionadamente grande del uso de robots en Canadá se concentra en la industria automotriz. Esto revela una brecha aún mayor en otras industrias vitales como la ingeniería mecánica general, la logística o la agricultura. Los expertos critican que la falta de una estrategia federal inhibe la inversión y evita marcos regulatorios claros para un despliegue generalizado. El enfoque en la robótica es, por lo tanto, una señal directa: la nueva estrategia de IA debe cerrar la brecha entre los algoritmos digitales y la economía física para impulsar la productividad estancada de Canadá.

Del centro de investigación a una potencia económica

La estrategia inminente marca una etapa crítica en el enfoque de Canadá hacia la IA. La primera Estrategia Pan-Canadiense de IA de 2017 estableció con éxito al país como un centro global para la investigación y el talento en IA. Ahora, el enfoque se desplaza del descubrimiento a la aplicación. El consenso es que, para transformar su liderazgo temprano en fortaleza económica, Canadá debe crear un ecosistema que construya, amplíe y retenga empresas competitivas a nivel mundial en el país.

El énfasis en las capacidades de computación soberanas, la comercialización y los sectores estratégicos como la robótica sugiere una política industrial más intervencionista. Esto debe garantizar que los frutos económicos de la innovación en IA permanezcan en Canadá, fortalezcan el sector tecnológico nacional y aumenten la productividad en toda la economía. El gobierno ahora se enfrenta a la tarea de respaldar la nueva estrategia con compromisos y presupuestos políticos concretos. Los próximos meses demostrarán si Canadá puede dar el salto de nación de investigación a potencia dominante en la economía global de la IA.

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PS: Los enfoques regulatorios globales muestran claramente hacia dónde se dirige el camino: las empresas que buscan impulsar la comercialización, la soberanía digital y la robótica deben conocer ahora sus obligaciones. La guía gratuita sobre la regulación de la IA de la UE resume de forma concisa los requisitos de etiquetado, las obligaciones de documentación y los plazos de transición y proporciona una lista de verificación práctica para la implementación en la empresa. KI‑Umsetzungsleitfaden gratis sichern

febrero 11, 2026 0 comments
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Tecnología

Robots en el Motorsport: ¿El Futuro de la Conducción?

by Editor de Tecnologia febrero 5, 2026
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La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados. En China, proliferan las llamadas “fábricas oscuras”, donde los procesos productivos se realizan casi exclusivamente con maquinaria y mínima intervención humana. Surge entonces la pregunta: ¿qué implicaciones tiene esto para el automovilismo? Y, una cuestión provocadora: ¿cuándo veremos al primer robot humanoide al volante de un coche de carreras?

En el automovilismo real, la robótica ya está consolidada, aunque principalmente en tareas de apoyo: desarrollo de vehículos, simulación, fabricación y análisis de datos en el box. Sin embargo, los recientes avances en IA, simulación y capacidad de cálculo plantean una nueva pregunta, hasta ahora poco debatida: ¿podrían los robots humanoides llegar a pilotar un coche de carreras por sí mismos?

El coche no necesitaría ser rediseñado para un robot

El automovilismo está diseñado completamente en torno al ser humano. Los cockpits, volantes, pedales, levas de cambio, pantallas, células de seguridad y la ergonomía se orientan consistentemente al piloto. Aquí es donde entra en juego la idea de la robótica humanoide: en lugar de rediseñar radicalmente los coches de carreras, un sistema humanoide podría utilizar las arquitecturas de vehículos existentes y operarlos de la misma manera que lo haría un humano.

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A diferencia de los vehículos de carreras autónomos sin volante ni pedales, un robot humanoide “pilotaría” de forma convencional: con brazos, piernas, sensores y una lógica de decisión que opera dentro de los marcos técnicos y deportivos existentes.

El automovilismo como caso extremo para la IA

Las carreras de coches son uno de los desafíos más exigentes para humanos y máquinas. Los límites permanentes de adherencia y estabilidad, la compleja retroalimentación sobre el par de dirección, las vibraciones y el equilibrio del vehículo, así como las influencias impredecibles como el clima, el tráfico o el desgaste de los neumáticos, requieren la máxima capacidad de adaptación. Mientras que los pilotos humanos acumulan este conocimiento a lo largo de años, los robots deben aprenderlo basándose en datos. Sin embargo, los datos de entrenamiento reales son costosos, limitados y conllevan riesgos. Por ello, los gemelos digitales desempeñan un papel clave: las réplicas virtuales del vehículo, la pista, los neumáticos y el entorno permiten millones de maniobras de conducción simuladas, desde la calificación hasta la caótica fase de salida en un pelotón denso. A través de simulaciones realistas, las situaciones límite pueden entrenarse específicamente sin poner en peligro vehículos o personas reales.

La lógica de los 3 sistemas en el automovilismo

Un enfoque conocido en robótica puede aplicarse directamente al automovilismo:

  • 1. Entrenamiento: Los modelos de IA aprenden en simulaciones la dinámica del vehículo, la elección de la trayectoria, el comportamiento de frenado y las reacciones a otros vehículos.
  • 2. Simulación: Los circuitos virtuales sirven como campo de pruebas para configuraciones, estrategias y reacciones ante emergencias.
  • 3. Aplicación en tiempo real: Ordenadores de a bordo potentes implementan estas reglas en el vehículo en tiempo real, comparable a los sistemas de datos y asistencia actuales, pero con un grado de autonomía significativamente mayor.

Evaluación realista de las aplicaciones

Perspectiva a corto plazo (3–5 años):
Un robot humanoide en el cockpit es técnicamente factible, pero principalmente como demostración. Serían realistas aplicaciones en exhibiciones, proyectos de investigación o pruebas bajo condiciones controladas. Los reglamentos, los requisitos de seguridad y las cuestiones de responsabilidad legal representan actualmente obstáculos importantes. Un uso de este tipo no tiene sentido deportivo a corto plazo.

Perspectiva a largo plazo (10 años o más):
A largo plazo, los robots humanoides podrían desempeñar un papel como herramientas de desarrollo y prueba de alta precisión. Sería factible su uso como piloto de referencia reproducible para el desarrollo de neumáticos, la investigación de seguridad o la puesta a punto del vehículo. En clases de innovación o experimentación propias, podrían proporcionar nuevos conocimientos, no como sustituto de los pilotos, sino como un instrumento técnico.

Conclusión:
El automovilismo vive de la emoción, la habilidad del piloto y la interacción entre el hombre y la máquina. Por eso, el robot humanoide no será la nueva estrella de la pista. Probablemente tampoco en diez o quince años. Su fortaleza reside más bien en la experiencia límite reproducible, donde el ser humano alcanza sus límites físicos o mentales. Sin embargo, como herramienta para el desarrollo y la investigación, podría desempeñar un papel importante en el automovilismo a largo plazo.

febrero 5, 2026 0 comments
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Tecnología

Robótica, IA y el Futuro de la Producción

by Editor de Tecnologia enero 13, 2026
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La industria manufacturera está experimentando una transformación radical impulsada por la integración de robots industriales, software avanzado y, especialmente, la inteligencia artificial (IA). Los analistas del sector están identificando un punto de inflexión en la forma en que se produce y dónde se ubican las fábricas.

El Impacto de la IA en la Producción

La combinación de estos tres elementos – robótica, software e IA – está redefiniendo los procesos productivos. La IA, en particular, está permitiendo una mayor automatización, optimización y flexibilidad en las líneas de producción. Esto se traduce en una mayor eficiencia, reducción de costos y la capacidad de adaptarse rápidamente a las cambiantes demandas del mercado.

Este cambio no solo afecta a las grandes corporaciones, sino que también está abriendo nuevas oportunidades para las pequeñas y medianas empresas (PYMES) que buscan modernizar sus operaciones y competir en un entorno globalizado.

Los expertos señalan que este cambio representa un punto de inflexión, ya que las fábricas están evolucionando hacia modelos más inteligentes y autónomos. La capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, gracias a la IA, permite tomar decisiones más informadas y optimizar cada etapa del proceso productivo.

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La adopción de estas tecnologías también está impulsando la relocalización de la producción, acercando las fábricas a los mercados de consumo y reduciendo la dependencia de las cadenas de suministro globales. Esto, a su vez, puede generar nuevos empleos y fortalecer las economías locales.

enero 13, 2026 0 comments
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Tecnología

Científicos crean «lengua artificial» para robots con sentido del gusto

Opciones alternativas:

  • Nueva «lengua» robótica mide el picante como un humano
  • Robots más «sabrosos»: Desarrollan lengua artificial
  • «Lengua» biónica: Robots podrían «saborear» alimentos

by Editor de Tecnologia diciembre 6, 2025
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Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China Oriental han desarrollado un dispositivo bioinspirado, basado en gel, que utiliza proteínas de la leche para medir la pungencia con precisión. Este avance podría dotar a los robots humanoides de un sentido del gusto.

Científicos chinos han creado una nueva “lengua artificial” capaz de medir el picante de forma objetiva. El dispositivo, desarrollado por un equipo de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China Oriental (ECUST), ofrece una alternativa imparcial a los catadores humanos y evita las molestias asociadas a la prueba de alimentos picantes.

La invención, detallada en la revista científica ACS Sensors, reemplaza las papilas gustativas con un gel suave y flexible compuesto por leche en polvo, ácido acrílico y cloruro de colina. El diseño imita el efecto de la leche al aliviar la sensación de ardor en el paladar. Cuando el gel entra en contacto con la capsaicina (el componente que produce el picante en los chiles), las proteínas de la leche incrustadas se unen al compuesto y se agrupan. Esta reacción bloquea el flujo de iones y provoca una disminución en la corriente eléctrica, que el dispositivo traduce en un nivel de picante preciso en tan solo 10 segundos.

Para validar la tecnología, el equipo probó ocho variedades diferentes de chiles y creó una escala de picante que va de 0 (suave) a 70 (extremadamente picante). Los resultados coincidieron estrechamente con las evaluaciones realizadas por catadores humanos capacitados. El dispositivo también puede medir el picante de otros alimentos como cebollas, ajo y jengibre.

El autor principal del estudio, el profesor Hu Jing, destaca que la tecnología tiene amplias aplicaciones, desde el control de calidad de los alimentos hasta el tratamiento médico. Los investigadores también creen que esta “lengua biónica” podría llenar un vacío importante en la robótica y, potencialmente, integrarse con la inteligencia artificial para dotar a los robots humanoides de un sentido del gusto funcional.

diciembre 6, 2025 0 comments
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