Un nuevo avance en inteligencia artificial ha revolucionado la manera en que los robots replican el movimiento humano. InterMimic, un innovador sistema, permite imitar gestos con una exactitud impresionante, corrigiendo errores y optimizando la interacción con el entorno. ¿Cómo funciona y qué lo hace diferente de otros modelos?

La captura de movimiento siempre ha tenido fallos que dificultan la recreación de movimientos humanos realistas, desde imprecisiones en los gestos hasta interacciones erróneas con objetos. Ahora, un sistema de inteligencia artificial promete corregir estos problemas y mejorar la integración entre robots y el mundo físico.

InterMimic utiliza algoritmos avanzados para aprender, refinar y generar movimientos más naturales, con aplicaciones que van desde la robótica hasta la animación digital.

Un sistema que perfecciona la captura de movimiento

InterMimic se basa en aprendizaje automático y simulaciones físicas para crear interacciones más realistas entre humanos y objetos. Uno de los principales desafíos en este campo ha sido la inconsistencia en los datos de captura de movimiento (MoCap), que puede generar simulaciones artificiales o movimientos poco precisos.

Para solucionar esto, InterMimic emplea un aprendizaje progresivo. Primero, entrena con pequeños conjuntos de datos, corrige los errores detectados y luego combina todo en una política estudiantil que aprende de múltiples ejemplos refinados. Este proceso mejora la calidad de las simulaciones, permitiendo que el sistema genere movimientos que respetan las leyes de la física y el contexto en el que ocurren.

Además, InterMimic es capaz de predecir movimientos futuros con base en interacciones previas. Su integración con generadores cinemáticos le permite crear nuevas interacciones sin intervención humana, un paso clave en la evolución de la inteligencia artificial aplicada a la robótica y la animación.

Corrección de errores y mejoras en simulación

Uno de los mayores problemas de la captura de movimiento tradicional es la falta de precisión en los contactos entre manos y objetos, lo que puede hacer que una animación o una acción robótica luzca poco realista.

InterMimic soluciona este problema mediante dos innovaciones clave:

• Inicialización del estado físico (PSI): en lugar de depender solo de los datos capturados, selecciona estados iniciales basados en simulaciones previas exitosas.
• Terminación temprana de interacción (IET): si el sistema detecta un movimiento físicamente incorrecto (como una mano atravesando un objeto en lugar de agarrarlo), detiene la simulación y reajusta el modelo, evitando que el error se repita en el futuro.

Este enfoque permite que el sistema aprenda de sus propios fallos y mejore continuamente, logrando interacciones mucho más realistas y funcionales.

Aplicaciones en robótica y animación

InterMimic ha demostrado su potencial en diversos campos. En robótica, ha sido probado con el humanoide Unitree G1, logrando que manipule objetos sin necesidad de ajustes manuales, lo que representa un avance en la autonomía de los robots.

En el ámbito de la animación digital, este sistema puede integrarse en motores gráficos para mejorar la calidad del movimiento en videojuegos y experiencias de realidad virtual. Además, su capacidad para generar movimientos a partir de texto lo hace aún más versátil. Por ejemplo, si un usuario escribe «levantar una silla», el sistema puede crear una animación que refleje esa acción con precisión física.

Ventajas frente a otros modelos y desafíos por resolver

Si bien existen otros sistemas avanzados como PhysHOI y SkillMimic, InterMimic ofrece ventajas significativas:

• Mayor precisión en la imitación de movimientos humanos.
• Corrección automática de errores en los datos de captura.
• Generalización de movimientos sin necesidad de ajustes manuales.

Sin embargo, el sistema aún enfrenta ciertos desafíos. Actualmente, tiene dificultades con movimientos extremadamente detallados, como el control preciso de los dedos al tocar un instrumento musical. Para superar esto, se requiere entrenarlo con bases de datos más diversas y desarrollar algoritmos aún más finos para el manejo de objetos complejos.

¿Un nuevo estándar en la interacción entre IA y el mundo físico?

InterMimic marca un antes y un después en la simulación de movimientos, ofreciendo una precisión nunca vista en la imitación de gestos humanos. Su capacidad para corregir errores en tiempo real y aprender de sus fallos lo posiciona como una herramienta clave en el desarrollo de robots más autónomos y simulaciones digitales más realistas.

A medida que la tecnología avance, ¿logrará este sistema llevar la interacción entre humanos y máquinas a un nivel completamente nuevo?

Fuente

GIZMODO (2025, 11 de marzo). La inteligencia artificial que imita movimientos humanos con una precisión sin precedentes. Recuperado el 20 de marzo de 2025, de: https://es.gizmodo.com/la-inteligencia-artificial-que-imita-movimientos-humanos-con-una-precision-sin-precedentes-2000153753

Google y la NASA colaboraron en una prueba de concepto para un Sistema automatizado de Apoyo a la Decisión Clínica (CDSS), conocido como Asistente Digital para Oficiales Médicos de la Tripulación (CMO-DA), diseñado para que los astronautas cuenten con asistencia médica durante misiones espaciales prolongadas.

La interfaz multimodal de CMO-DA utiliza Inteligencia Artificial (IA) que será capacitada con la literatura sobre vuelos espaciales y utilizará técnicas de vanguardia de procesamiento del lenguaje natural y Aprendizaje Automático para proporcionar análisis seguros y en tiempo real de la salud y el rendimiento de la tripulación, lo que permitiría diagnosticar y tratar síntomas de forma autónoma.

Además, la herramienta está diseñada para ayudar al oficial médico de la tripulación o al cirujano de vuelo designado a mantener la salud de la tripulación y a tomar decisiones médicas basadas en datos y análisis predictivo, con el objetivo principal de apoyar la exploración humana de la Luna, Marte y más allá.

Los ensayos realizados entre la NASA y Google probaron CMO-DA en una amplia gama de escenarios médicos. Los resultados se midieron utilizando el marco de Examen Clínico Objetivo Estructurado, una herramienta que evalúa las habilidades clínicas de estudiantes de medicina y profesionales de la salud en activo, y mostraron ser fiables respecto a los síntomas reportados.

Actualmente, Google y la NASA colaboran con médicos para probar y perfeccionar el modelo, con el objetivo de mejorar la salud y el rendimiento de las tripulaciones autónomas durante futuras misiones de exploración espacial.

Además de apoyar la exploración espacial, el sistema CMO-DA también busca ampliar los límites de lo que es posible con la IA para brindar atención esencial en los entornos más remotos y exigentes, beneficiando también a la población

Fuente.

DPL News (2025, 08 de septiembre). Google y la NASA desarrollan IA para la atención médica en el espacio. Recuperado el 08 de septiembre de 2025, de: https://dplnews.com/google-y-nasa-desarrollan-ia-atencion-medica-espacio/ 

La compañía tecnológica fabricante de automóviles dio a conocer su robot Optimus en el año 2022, al que definió como un robot humanoide destinado al trabajo.

El robot humanoide de Tesla, Optimus Gen 2, ya es capaz de llevar a cabo múltiples tareas del hogar, así como en distintos espacios de trabajo, al disponer de la habilidad de pasar la aspiradora, cocinar y mover todo tipo de objetos, según las indicaciones que le de el usuario.

La compañía tecnológica fabricante de automóviles dio a conocer su robot Optimus en el año 2022, al que definió como un robot humanoide destinado al trabajo y a llevar a cabo tareas sencillas del hogar, como cargar cajas o regar las plantas.

En diciembre de 2023, Tesla presentó la segunda generación de su robot humanoide, Optimus Gen 2, con mejoras en la movilidad del cuello y las manos, y novedades como los sensores en los dedos, para manejar objetos más delicados con diferentes niveles de presión. Este modelo también dispone de un diseño más ligero, con lo que es capaz de caminar un 30 por ciento más rápido.

Ahora, Tesla ha compartido algunas de las habilidades que Optimus es capaz de ejecutar, ya sea en el hogar o en entornos laborales como, por ejemplo, fábricas, donde puede pasar la aspiradora, sacar la basura, cocinar, limpiar distintos tipos de superficies, así como mover todo tipo de objetos y colocarlos en los lugares indicados, de forma completamente autónoma, mediante indicaciones de los usuarios por comandos de voz.

Incluso, es capaz de llevar a cabo tareas más minuciosas y que requieren más control de sus habilidades, como coger una servilleta de un rollo de papel o manejar un microondas.

Así lo ha compartido la tecnológica dirigida por Elon Musk en un vídeo en el que reúne distintos ejemplos de dichas tareas, compartido a través de una publicación en X (antigua Twitter), donde ha explicado que se ejecutan mediante una única red neuronal, y que han utilizado ejemplos con vídeos de humanos llevándolas a cabo para mejorar el aprendizaje de los robots.

Se ha de tener en cuenta que, tal y como comunicó el propio Elon Musk el pasado año, la compañía pretende comenzar a comercializar el robot humanoide Optimus Gen 2 a finales de este año 2025, por lo que continúa trabajando para mejorar sus capacidades.

Fuente:

El Economista (2025, 21 de mayo). Tesla muestra las últimas habilidades de su robot humanoide Optimus Gen 2. Recuperado el 29 de mayo de 2025, de: https://www.eleconomista.com.mx/tecnologia/tesla-muestra-ultimas-habilidades-robot-humanoide-optimus-gen-20250521-760072.html

Google ha presentado dos modelos de inteligencia artificial que conforman la familia Gemini Robotics y que aspiran a revolucionar el campo de la robótica.

Google acaba de dar un paso significativo para revolucionar la IA aplicada a la robótica de la mano de dos nuevos modelos especializados basados en Gemini 2.0. Se trata de Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, tecnologías que DeepMind aspira a que se conviertan en el punto de partida de la próxima generación de “robots útiles”.

De la mano de Gemini Robotics, Google pone el punto de mira en tres aspectos claves. En primer lugar, que la IA aplicada a los robots se pueda adaptar a las diferentes situaciones a las que son expuestos los dispositivos. Es por ello que sus nuevos modelos permiten completar todo tipo de tareas, incluso aquellas para las que no han sido entrenados.

Otro apartado crucial para la tecnología es que sea interactiva, para que los robots sean capaces de comprender instrucciones de forma rápida y adaptarse a cualquier cambio que se produzca, ya sea en sus labores o en el entorno en el que deben concretarlas.

Por último, Gemini Robotics se enfoca en la destreza, permitiendo que los robots completen acciones sin importar su complejidad. Esto es especialmente interesante al momento de lidiar con tareas que requieran de motricidad fina, ya que es de lo más difícil que tienen que abordar los desarrolladores de robots; sobre todo aquellos con características humanoides.

Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER usan Gemini 2.0 como base, pero no son exactamente lo mismo. El primero es un modelo de visión-lenguaje-acción cuya principal meta es la implementación de acciones físicas para controlar a los robots. El segundo es un modelo de visión-lenguaje que se enfoca en la comprensión espacial y en optimizar capacidades como el reconocimiento de objetos tridimensionales, entre otras características.

Gemini Robotics, lo nuevo de Google aplicado a la robótica

Entre tantos elementos interesantes de Gemini Robotics-ER, destaca su habilidad de completar nuevas tareas sobre la marcha. El ejemplo más práctico que ha dado Google sobre esto indica que si el robot observa una taza de café, la inteligencia artificial puede intuir de forma inmediata cómo debe agarrarla y cuál es la trayectoria segura para acercarse a ella.

Si bien tecnologías como Gemini Robotics seguramente sean de especial utilidad para el desarrollo de robots humanoides, Google no se ha enfocado solamente en ellos. Los nuevos modelos de IA son compatibles con múltiples factores de forma, de modo que no funcionan únicamente con aparatos que tengan manos con dedos, sino también en aquellos que utilicen diferentes diseños de pinza.

Aun así, los de Mountain View han anunciado una alianza con Apptronik, los creadores del robot bípedo Apollo, para avanzar con la creación de nuevos modelos humanoides impulsados por Gemini 2.0. Dicha compañía fue noticia en 2024 tras aliarse con Mercedes-Benz para incorporar sus desarrollos robóticos en una de sus fábricas de Hungría.

En el apartado de seguridad, Google indica que Gemini Robotics-ER se ha puesto a disposición de varias empresas de robótica para que lo pongan a prueba. Entre ellas, Boston Dynamics.

Fuente.

Hipertextual (2025, 12 de marzo). Google presenta Gemini Robotics, una IA para robots que se nutre de Gemini 2.0. Recuperado el 13 de marzo de 2025, de: https://hipertextual.com/2025/03/google-presenta-gemini-robotics-su-nueva-ia-para-robots