¿Cómo colabora PAL Robotics en el desarrollo de una IA responsable en la robótica europea?
Por Séverin Lemaignan, Líder del Equipo de Interacción Humano-Robot en PAL Robotics:
La inteligencia artificial (IA) está transformando el futuro de las naciones en todo el mundo, y la mayoría de los países europeos han definido estrategias para su desarrollo. HispanIA 2040, publicado en enero de 2025, es un estudio dirigido por el gobierno que analiza el impacto a largo plazo de la IA en la economía, la sociedad y la sostenibilidad en España.
Este estudio se centra en por qué y para qué debe desarrollarse la IA. La visión de España apuesta por un desarrollo responsable y transparente, asegurando que la tecnología sirva al bien común y esté alineada con los valores democráticos y la regulación vigente.
Soy Séverin Lemaignan, líder del equipo de Interacción Humano-Robot en PAL Robotics. La inteligencia artificial ha estado en el núcleo de nuestro trabajo durante años, pero gran parte de su desarrollo ha permanecido en segundo plano, integrado en proyectos de investigación, sistemas y avances técnicos que a menudo pasan desapercibidos. Sin embargo, este es el momento adecuado para destacar nuestras contribuciones y mostrar cómo PAL Robotics está dando forma a la interacción humano-robot en aplicaciones de IA en Europa.
La IA en robótica
Empecemos por esto: a medida que la tecnología avanza a un ritmo exponencial, la comunidad de IA se está quedando sin problemas por resolver en entornos puramente digitales. Esto está llevando la investigación en IA al mundo físico, donde la robótica se convierte en la nueva frontera de la innovación. Esta evolución redefinirá cómo las máquinas perciben, interactúan y se adaptan de manera segura y contextual a su entorno.
Desde los avances más básicos hasta los proyectos más complejos, el objetivo de este artículo es describir las iniciativas que estamos desarrollando en PAL Robotics para contribuir a este emocionante ecosistema.
Ajustes en la API
Para programar robots, es necesario interactuar con su API, un conjunto de funciones que controlan su comportamiento. Actualmente, estamos reestructurando nuestra API para hacerla más accesible a herramientas de IA como LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala). Con este esfuerzo, buscamos reducir la brecha entre los métodos tradicionales de control de robots y su integración con algoritmos de IA de última generación.
Robots conversacionales
Cuando las personas interactúan con un robot, muchas esperan que funcione como los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT. Hasta ahora, esto no era sencillo debido a ciertas limitaciones técnicas. Pero, a partir de 2025, PAL Robotics ofrecerá TIAGo Pro y TIAGo Head con la opción de integrar un acelerador de IA de alto rendimiento de Nvidia, junto con la primera versión de nuestro nuevo sistema operativo, PAL OS.
Esto permitirá una interacción fluida con modelos de lenguaje, facilitando conversaciones más naturales con nuestros robots. Pero va más allá de simplemente conectar un chatbot: nuestra IA funciona directamente en el robot, lo que convierte a PAL Robotics en una de las primeras, si no la primera, empresa en ofrecer una IA totalmente en el Edge en este contexto. Esto garantiza el cumplimiento de normativas de privacidad, como el RGPD, al mantener el procesamiento de datos local y seguro, algo que pocas empresas han logrado hasta hoy.
Deep reinforcement learning
Hoy en día, los robots parecen más vivos que nunca. Cada día vemos humanoides corriendo, saltando y realizando movimientos sorprendentes en redes sociales. Estas habilidades avanzadas son posibles gracias al Reinforcement Learning (RL), una técnica
que entrena robots mediante prueba y error, similar a entrenar una mascota con recompensas.
El Deep reinforcement learning (DRL) lleva este proceso más allá al utilizar redes neuronales, lo que permite a los robots procesar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones más complejas. Gracias a la IA, el DRL ayuda a los robots a reconocer patrones, adaptarse a diferentes situaciones y realizar tareas avanzadas, como explorar entornos desconocidos.
TALOS y Kangaroo en el simulador MuJoCo
Esa red neuronal, conocida como «política de control», es la que decide los próximos movimientos del robot en función de su estado en cada momento. Con el tiempo, aprende qué acciones funcionan mejor para lograr su objetivo.
En PAL Robotics, estamos desarrollando un marco de trabajo compatible con las herramientas más utilizadas en la comunidad investigadora, como MuJoCo MJX, BRAX e Isaac Lab, para que nuestras plataformas puedan aprovechar estas tecnologías. Gracias a la IA, tareas como entrenar a TIAGo Pro para abrir puertas se volverán procesos más sencillos de aprender y probar en robots reales.
La materialización de la IA
En PAL Robotics, estamos realizando investigaciones clave, financiadas por la UE en proyectos como ARISE, para desarrollar y comprender la materialización de la inteligencia artificial. Esto significa dotar a la IA de un cuerpo físico, permitiéndole percibir y entender su entorno a través de un robot.
Esta tecnología va más allá de colocar objetos en un mapa: busca comprender sus relaciones y significado. Un robot con IA integrada puede analizar su entorno, detectar objetos y personas e inferir qué está ocurriendo en la escena. Por ejemplo, si una persona
le pide su taza y hay una sobre su escritorio, el robot puede deducir que esa taza probablemente le pertenece.
Un robot podría describir una escena así:
«Veo un teclado sobre una mesa en lo que parece ser una sala de reuniones. Hay tres personas hablando entre sí.»
Esta descripción puede integrarse en modelos de lenguaje (LLMs) para responder preguntas sobre el entorno. Si preguntamos “¿qué está pasando aquí?”, el robot puede combinar su percepción 3D y su comprensión semántica para responder «parece que hay una reunión en curso».
Somos una de las primeras empresas—¡y equipos de investigación!—en desarrollar una solución completa: desde la percepción del entorno hasta la integración con modelos de lenguaje de IA, todo en un sistema interactivo y funcional.
Accesibilidad ética
Utilizamos modelos de lenguaje (LLMs) no solo para hacer los robots más inteligentes, sino también para que expliquen de manera clara y personalizada lo que están haciendo y por qué.
Esto no solo mejora la explicabilidad de la IA, sino que también desarrolla un nivel de accesibilidad más ético, asegurando que cualquier usuario, sin conocimientos técnicos, pueda entender cómo funciona el robot y por qué toma ciertas decisiones.
Estos avances también facilitarán el cumplimiento del AI Act y otras regulaciones que exigen que los sistemas de IA sean transparentes y capaces de explicar sus decisiones. Esta nueva línea de investigación está liderada por nuestro compañero y doctorando Ferran Gebellí.
Inserción social de la IA
Otro campo que hemos desarrollado en PAL Robotics, con publicaciones en revistas científicas, es el de la inserción social de la IA. Aunque el concepto de embedding es común en IA, su aplicación al ámbito social es un campo completamente nuevo, en el cual somos pioneros.
Estamos explorando cómo los robots pueden analizar el contexto social de una escena para tomar decisiones adecuadas. Un robot podría procesar una situación como:
«No conozco esta sala, pero parece que hay personas reunidas en una conversación, algo similar a una reunión que vi antes. Tal vez no debería entrar para no interrumpir.»
Lo que es intuitivo para los humanos es muy difícil de lograr en robots, pero estamos dando los primeros pasos con el proyecto europeo SWEET, que contará con un estudiante de doctorado dedicado a este desafío.
Marco de la Comisión Europea
Todas las iniciativas de IA en PAL Robotics están alineadas con las prioridades de la Comisión Europea para la robótica, que se centran en:
✔ Mejorar el comportamiento de los robots, garantizando que los sistemas autónomos tomen decisiones explicables, adaptativas y contextualizadas.
✔ Optimizar la usabilidad, para que los robots puedan operar en diversos entornos, desde fábricas hasta interacciones sociales.
✔ Garantizar la seguridad en la interacción humano-robot, desarrollando una IA que cumpla con estrictos estándares éticos y regulatorios.
El AI Act (2024) y la actualización del Reglamento de Maquinaria refuerzan la necesidad de desarrollar sistemas de IA transparentes, seguros y responsables. En PAL Robotics ya estamos contribuyendo en estas áreas con Edge AI, que mantiene el procesamiento de datos local y seguro, y con avances en comprensión semántica e inserción social para mejorar la interacción entre robots y humanos.
Proyectos como ARISE y SAFE-LY abordan la explicabilidad de la IA, asegurando que los robots no solo ejecuten tareas, sino que también puedan comunicar su razonamiento de manera accesible.
Con estas iniciativas, PAL Robotics está dando forma al futuro de la robótica con IA en Europa.
Proyectos colaborativos y objetivos de HispanIA
Desde 2004, hemos liderado más de 25 proyectos europeos en distintos sectores, contribuyendo a tres de los principales objetivos del Gobierno de España:
1. Modernizar el sector productivo
El proyecto MANOLO, financiado por la UE, optimiza los sistemas de IA en manufactura y salud, desarrollando algoritmos eficientes y confiables que cumplen con las normativas.
✔ Desarrollo de algoritmos junto a MANOLO.
✔ Optimización de la implementación de IA en entornos reales.
✔ Asesoramiento en eficiencia energética y gestión de datos.
2. Fortalecer el estado del bienestar
El proyecto ARISE, alineado con la Industria 5.0, busca crear entornos de trabajo resilientes, sostenibles y centrados en el ser humano. TIAGo ayuda a evaluar cómo los robots pueden colaborar eficazmente con las personas en entornos reales, como cocinas diseñadas para hospitales.
PAL Robotics contribuye con:
- Desarrollo de interacción humano-robot en entornos sanitarios.
- Pruebas con TIAGo en escenarios reales.
- Validación del framework ROS4HRI como estándar para HRI en ROS 2.
3. Lograr sostenibilidad ambiental
Nuestra estrategia reduce la dependencia de centros de datos intensivos en energía, procesando la IA directamente en el robot. Con aceleradores de bajo consumo, los robots minimizan el uso de energía, reduciendo su huella de carbono.
Este enfoque hace que la IA sea más eficiente y sostenible, alineándose con los objetivos medioambientales de la UE.
La IA requiere responsabilidad social
Con la creciente regulación de la IA en Europa, también se están desarrollando normas para la robótica, y nosotros estamos directamente involucrados.
En PAL Robotics no solo cumplimos con normativas; también abogamos por un diseño centrado en el usuario. Creemos que la robótica debe empoderar, no excluir.
Esa es la visión del futuro que estamos construyendo.
Artículo enviado por PAL Robotics: https://pal-robotics.com/blog/ai-robotics-body/
