Por qué los robots más rápidos ya no son suficientes para la industria

La robótica reactiva ha proporcionado enormes ganancias de eficiencia a la industria. Pero la tecnología está llegando a sus límites económicos: los sistemas que solo responden al estado actual aumentan la velocidad, pero no la estabilidad. A medida que aumenta la complejidad de los procesos, los pequeños errores de cálculo provocan costosos tiempos de inactividad. La empresa de inteligencia artificial Sereact, con sede en Stuttgart, presenta ahora Cortex 2.0, una nueva generación de inteligencia artificial que evalúa las consecuencias de las acciones por adelantado y elimina los errores antes de que se produzcan. El potencial económico es inmenso.

En la logística y la fabricación, los problemas más costosos no se deben a la falta de precisión o a sistemas demasiado lentos, sino a decisiones cuyas consecuencias solo se hacen evidentes con retraso. Un agarre inestable, una secuencia desfavorable o una pequeña desviación. Lo que parece correcto en el momento conduce a cuellos de botella, paradas o daños en los productos segundos o minutos después. La respuesta de la industria hasta la fecha ha sido clara: mejores sensores, reacciones más rápidas, más automatización. Este modelo prioriza la velocidad por encima de todo, no la estabilidad. A medida que aumenta la complejidad de los procesos, también lo hacen el riesgo y el coste. Los sistemas reactivos están llegando a un límite estructural. Aquí es precisamente donde entra en juego Sereact.

Con Cortex 2.0, la empresa de IA con sede en Stuttgart persigue un enfoque que hace avanzar la IA física no a través de una ejecución más rápida, sino a través de mejores decisiones. En lugar de permitir que los robots reaccionen exclusivamente al estado actual, Cortex 2.0 complementa el control con una evaluación predictiva de las posibles líneas de actuación. El sistema estima qué decisiones podrían dar lugar a problemas más adelante y aprende a evitarlas.

La diferencia clave con respecto a muchos enfoques actuales de IA física radica en la base de datos. Cortex 2.0 no aprende principalmente de simulaciones, sino del funcionamiento en el mundo real. Sereact ya opera varios cientos de robots en entornos productivos en Europa y Estados Unidos. Estas implementaciones generan continuamente datos sobre cómo las decisiones afectan a los procesos reales y cómo las pequeñas desviaciones se intensifican o se mantienen estables. “En la industria, los procesos complejos no se pueden simular de forma realista”, afirma el director general y cofundador Ralf Gulde. “La acción predictiva solo surge cuando los sistemas experimentan consecuencias reales. Cortex aprende precisamente de estas experiencias”.

Este enfoque es relevante desde el punto de vista económico porque el tiempo de inactividad no planificado es uno de los mayores factores de coste en los procesos automatizados. Cuanto mayor es el grado de automatización, más caras resultan las decisiones erróneas. La IA física reactiva alcanza aquí sus límites. Se vuelve más rápida, pero no más robusta.

Por lo tanto, Cortex 2.0 separa claramente por primera vez la ejecución y la evaluación. Los robots siguen siendo rápidos y sin latencia. El análisis de las posibles consecuencias se realiza en paralelo y se retroalimenta al sistema a través de procesos de aprendizaje. Esto mejora la calidad de las decisiones sin ralentizar las operaciones.

Esta capacidad será crucial para la próxima generación de sistemas autónomos, como los robots colaborativos, los procesos multietapa y, en el futuro, las aplicaciones humanoides. Las máquinas que trabajan junto a los seres humanos o controlan procesos complejos no solo deben ser capaces de actuar, sino también de evaluar lo que provocarán sus acciones.

Sereact posiciona Cortex 2.0 como la respuesta a una pregunta económica fundamental de la IA física: ¿cómo se pueden escalar conjuntamente la automatización y la estabilidad? La solución no reside tanto en una mayor velocidad como en sistemas que comprendan las consecuencias de sus decisiones.