Publicado el 19 de junio de 2025 / Actualización de: 19 de junio de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
El inicio intuicell: la visión de un sistema nervioso digital y un cerebro virtual para robots-imagen: xpert.digital
Robot con autoscripción: el avance de Suecia está cambiando la tecnología de la máquina
La nueva generación de robots aprende a través de la experiencia en lugar de la programación
La nueva empresa sueca Intuicell persigue un enfoque revolucionario en robótica, que podría cambiar fundamentalmente la forma en que las máquinas aprenden e interactúan con su entorno. En el centro de esta innovación se encuentra el desarrollo de un sistema nervioso digital y un cerebro virtual que permite robots, similares a las personas y los animales a través de la experiencia. Este concepto va mucho más allá de la programación convencional y podría allanar el camino para una nueva generación de máquinas que pueden adaptarse a su entorno de forma independiente e interactuar con él.
Intuicell fue combinado hace unos cuatro años por un grupo de investigación de la Universidad de Lund en Suecia. La compañía se acumula durante alrededor de 30 años de investigación neurocientífica sobre el cerebro y la investigación técnica sobre la capacidad de pensamiento digital. Estos hallazgos incluyen la irritación del estímulo entre las sinapsis, las propiedades del fuego neuronal y la coordinación de cuerpo completo para la autohelpía en la locomoción, todos los aspectos fundamentales que contribuyen a comprender cómo el cerebro entiende el mundo e interactúa con él.
Luna - El perro robot con capacidad de aprendizaje
A primera vista, Luna, el perro robot de Intuicell, no parece particularmente extraordinario. Con sus cuatro patas, el cuerpo delgado y enlatado y una cabeza equipada con escáner láser, cámara y sensores de aceleración, es similar a muchos otros perros robot que están disponibles en el mercado hoy en día. De hecho, Luna se basa en un modelo GO2-Pro-Robot-Dog del fabricante chino sin corre, que se puede comprar por alrededor de 3,500 euros.
Sin embargo, lo que distingue a Luna de los perros robots convencionales no es su apariencia, sino su vida interior. Si bien la mayoría de los robots se basan en algoritmos preprogramados y registros de datos extensos, Luna tiene un sistema nervioso digital que le permite aprender a través de la interacción directa con su entorno sin capacitación preliminar compleja o enormes centros de datos en el fondo.
El sistema nervioso digital de Luna consiste en neuronas artificiales, que, sin embargo, son mucho más complejas y funcionan de manera diferente a las que se usan en modelos de IA convencionales. Según la comprensión de la neurofisiología, estas neuronas fueron diseñadas y pueden establecer prioridades de forma independiente y seleccionar medidas para resolver sus propios problemas locales. Con una red prototipo de unos pocos cientos de neuronas digitales, Luna puede aprender de forma independiente sin estar conectado a un modelo de IA en una nube. La computadora que habilita el aprendizaje está en el propio perro robot.
El proceso de aprendizaje: el mundo como bucle de retroalimentación
Al principio, Luna era como una hoja de papel en blanco. El perro robot no había recibido ninguna información sobre sí mismo o su entorno: ni siquiera sabía que tenía cuatro patas o cómo se verificó. Pero los investigadores pudieron darle una misión, por ejemplo, para lograr un cierto punto en la sala.
Como resultado, Luna envía varios impulsos que ponen las extremidades en movimiento y usan datos de LiDAR y cámara. El sistema nervioso virtual absorbe y procesa la condición en relación con la situación inicial. Como resultado, Luna aprende gradualmente cómo se movieron las piernas, moduló la potencia y se combinó con la información de los datos del sensor para lograr un movimiento dirigido.
Este proceso de aprendizaje es muy similar al aprendizaje motor en animales y humanos. En lugar de usar movimientos preprogramados, Luna aprende a través de un intento y error de cómo puede encontrar su camino en su entorno. El mundo mismo sirve como un enfoque de bucle de retroalimentación, un enfoque que es fundamentalmente diferente de los sistemas de IA convencionales.
De los reflejos a pensar: el desarrollo de una corteza digital
El sistema nervioso digital actual de Luna es solo un "sistema reflexivo" que se asemeja a la médula espinal. No puede planificar ni pensar, pero reacciona a problemas inmediatos. Para desarrollar aún más la LUNA, el equipo de Intuicell está trabajando actualmente en la integración de otro componente de su sistema nervioso digital: la corteza.
Se supone que esta corteza digital representa algo como el "gran cerebro" a través del cual Luna puede desarrollar una intención y una comprensión del contexto. Por ejemplo, si se le pide a Luna que haga algo con gestos o lenguaje corporal, o si se le muestra un objeto que lo pone curioso y luego tirado, debe entender que debe interactuar con él.
Para desarrollar estas habilidades, el equipo de Intuicell incluso contrató a un verdadero entrenador de perros para entrenar a Luna. El momento en que Luna necesita aprender una nueva habilidad varía fuertemente; a veces son solo minutos, a veces lleva un poco más de tiempo.
Intuicell: proveedores de infraestructura para la próxima generación de IA
Intuicell no se ve a sí mismo como una empresa robótica clásica como Boston Dynamics, Figura, Apptronik o Unitree. En cambio, la nueva empresa se ve a sí misma como un proveedor de infraestructura que desarrolla software para la próxima fase de desarrollo de la inteligencia artificial. La compañía quiere integrar su software AI único en empresas establecidas por robot para permitirles hacer más de lo que se pueden hacer con los modelos AI actuales.
Definitivamente hay interés en esta tecnología y ya hay cooperación inicial. Intuicell se encuentra actualmente en un punto en el que la arquitectura se implementa junto con socios externos. Todos los bloques de construcción importantes están juntos y funcionan. Sin embargo, tomará un tiempo hasta que los primeros robots lleguen al mercado con las redes Intuicell, ya que los componentes y las funcionalidades aún se prueban, se encuentran errores y los mecanismos de seguridad deben implementarse. Sin embargo, en aproximadamente un año o dos, los primeros robots con una red y cerebro nerviosos artificiales podrían entrar al mercado.
La visión futura: un mundo lleno de seres vivos sintéticos
Viktor Luthman, CEO y cofundador de Intuicell, ve que esta tecnología es un posible punto de inflexión. Los robots con un sistema nervioso digital ya no son máquinas simples que siguen comandos e instrucciones predefinidas de un modelo digital rígido. Más bien, serían "criaturas sintéticas" las que pueden adaptarse de manera flexible a situaciones, similar a las personas y animales que aprenden a través de la interacción y la experiencia.
Luthman predice: "Si me va, eventualmente tendremos un mundo lleno de criaturas digitales en todas las formas posibles. Un mundo que será radicalmente diferente al nuestro". Tarde o temprano, podrían surgir nuevas formas de vida y diversas especies digitales, tanto las que se parecen a los modelos animales como a aquellos con formas exóticas. Estas criaturas artificiales serían construidas en lugar de nacer, pero eso no cambiaría su naturaleza. La gente trabajaría con ellos en lugar de usarlos solo como herramientas o juguetes.
La base tecnológica: más que solo redes neuronales
Lo que distingue el enfoque de Intuicell de los sistemas de IA convencionales es la forma en que se estructura el sistema nervioso digital. Si bien las redes neuronales tradicionales están diseñadas para identificar patrones en grandes cantidades de datos y para determinar la relevancia estadística, el sistema de Intuicell va un paso más allá.
Las neuronas artificiales, que intuicell ha desarrollado, no solo pueden procesar información, sino que también pueden tomar decisiones y establecer prioridades de forma independiente. Pueden reaccionar a los cambios en el área en tiempo real y adaptar sus reacciones en consecuencia. Esto permite a Luna sin aprender programación previa o capacitar cómo puede encontrar su camino en su área.
Este enfoque difiere fundamentalmente de los sistemas de IA convencionales que a menudo alcanzan sus límites cuando se enfrentan a situaciones imprevistas. Si bien los modelos tradicionales de IA funcionan bien en entornos bien conocidos, tienen dificultades para adaptarse a nuevas situaciones. La capacitación de la noche en tales sistemas es costosa, compleja y requiere nuevos registros de datos.
El sistema nervioso digital de Intuicell, por otro lado, está diseñado para aprender directamente de la experiencia. Se basa en los principios de reacción de estímulo y reacciona directamente a los cambios ambientales. El aprendizaje no ocurre en la nube, sino que vive, moviéndose, probando y adaptándose. Este enfoque recuerda más al aprendizaje motor en animales que el aprendizaje automático convencional.
Áreas potenciales de aplicación: desde el viaje espacial hasta el alivio de desastres
La tecnología de Intuicell podría usarse en numerosas áreas en las que los robots tienen que actuar en entornos impredecibles. Un campo particularmente prometedor es los viajes espaciales, donde los robots a menudo son solos y tienen que reaccionar rápidamente a situaciones imprevistas. Incluso en la investigación del mar profundo, donde la comunicación con la superficie está restringida, los robots con un sistema nervioso digital podrían realizar servicios valiosos.
Otra área importante de aplicación es la ayuda para el desastre. Aquí, los robots con la capacidad de adaptarse rápidamente a nuevos entornos podrían ayudar con la búsqueda de sobrevivientes o para lidiar con situaciones peligrosas. La oportunidad de aprender y reaccionar en tiempo real podría marcar la diferencia decisiva en tales escenarios.
Incluso en la vida cotidiana, los robots con un sistema nervioso digital podrían abrir nuevas posibilidades. Desde robots domésticos que se adaptan a las necesidades individuales de sus propietarios, hasta asistir a los robots en la enfermería: la capacidad de aprender a través de la interacción podría cambiar fundamentalmente la forma en que interactuamos con los robots.
Implicaciones éticas y sociales
El desarrollo de robots con un sistema nervioso digital también plantea importantes preguntas éticas y sociales. Si los robots pueden aprender cada vez más de forma independiente y tomar decisiones, ¿cómo debemos tratarlos? ¿Qué estado moral debemos atribuirte?
Viktor Luthman es consciente de estas preguntas y enfatiza la necesidad de pensar en las implicaciones éticas de esta tecnología en una etapa temprana. "Necesitamos reglas y pautas para esto", dice. "Sería feliz si pudiéramos hablar con las cabezas más inteligentes del mundo. Si pudiéramos ayudar a diseñar una visión para este mundo".
El desarrollo de robots con un sistema nervioso digital también podría tener efectos profundos en el mundo del trabajo. Si los robots son cada vez más capaces de hacer frente a tareas complejas y adaptarse a nuevas situaciones, podrían usarse en más y más áreas. Esto podría conducir a cambios en el mundo del trabajo, pero también abrir nuevas oportunidades para trabajar entre las personas y la máquina.
La comparación con Blade Runner: ¿La ciencia ficción se convierte en realidad?
La visión de Viktor Luthman de crear un mundo lleno de criaturas digitales recuerda a los escenarios de ciencia ficción como en "Blade Runner". En esta película, existen réplicas: seres artificiales que son difíciles de distinguir de las personas en el exterior y tienen sus propios pensamientos y sentimientos. Aunque todavía estamos muy lejos de tales escenarios, el desarrollo de robots con un sistema nervioso digital plantea preguntas similares: ¿qué hace un ser vivo? ¿Qué estado moral debemos atribuir a los seres artificiales?
Los paralelos a "Blade Runner" no son accidentales. La película aborda los peligros, las incertidumbres y las ambivalencias morales y éticas asociadas con la creación de inteligencia artificial avanzada. Las interacciones entre los humanos y los androides avanzados, el replicante, muestran un mundo en el que el borde entre las personas "reales" y "artificiales" es inextricablemente difuminada.
Aunque todavía estamos lejos de un mundo en el que los robots tienen conciencia y difícilmente pueden distinguirse de las personas, las tecnologías como el sistema nervioso digital de Intuicell podrían ser un paso en esta dirección. La capacidad de aprender a través de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones es un aspecto importante de lo que consideramos inteligencia.
La implementación técnica: de concepto a realidad
El desarrollo de un sistema nervioso digital no es una tarea fácil. Una comprensión profunda requiere neurobiología e informática. Intuicell ha aceptado este desafío y ha desarrollado un sistema que implementa los principios básicos del sistema nervioso biológico en el software.
El sistema nervioso digital de Luna se basa en una red de neuronas artificiales que se comunican entre sí y procesan información. Sin embargo, estas neuronas no son solo modelos matemáticos que se utilizan en redes neuronales convencionales. En cambio, fueron diseñados en función de la comprensión de la neurofisiología y pueden establecer prioridades de forma independiente y tomar decisiones.
Un aspecto importante del sistema es la forma en que trata los datos del sensor. En lugar de fácil procesar estos datos y reaccionar de manera preprogramada, el sistema lo utiliza para desarrollar una comprensión del entorno y su propio cuerpo. Esto permite a Luna aprender a encontrar su camino alrededor de su entorno intentando y un error.
La integración de la corteza digital representa otro desafío. Esto debería permitir a Luna comprender una intención y un contexto, una capacidad que va mucho más allá de los reflejos simples. El desarrollo de dicho sistema requiere una comprensión profunda de cómo funciona el cerebro y la forma en que procesa la información y toma decisiones.
El camino hacia el futuro: desafíos y oportunidades
El desarrollo de robots con un sistema nervioso digital todavía está al principio y hay numerosos desafíos con los que hacer frente. Uno de los mayores desafíos es escalar el sistema. Mientras Luna trabaja con una red de varios cientos de neuronas digitales, el cerebro humano tiene miles de millones de neuronas. La escala del sistema a un tamaño que permite comportamientos más complejos es un desafío técnico significativo.
Otro desafío es la integración del sistema en diferentes plataformas de robots. Intuicell quiere integrar su tecnología en empresas establecidas por robots, lo que requiere una estrecha cooperación y adaptación a varias plataformas de hardware.
A pesar de estos desafíos, la tecnología de Intuicell ofrece enormes oportunidades. La capacidad de aprender a través de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones podría permitir que los robots funcionen en entornos que son demasiado impredecibles para los robots convencionales. Esto podría abrir nuevas áreas de aplicación y cambiar fundamentalmente la forma en que interactuamos con los robots.
Conclusión: una nueva era de robótica
La nueva empresa sueca Intuicell está en el umbral de una nueva era de robótica. Con su sistema nervioso digital y su cerebro virtual, podría cambiar fundamentalmente la forma en que aprender robots e interactuar con su entorno. La capacidad de aprender a través de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones podría permitir que los robots funcionen en entornos que son demasiado impredecibles para los robots convencionales.
La visión de Viktor Luthman de crear un mundo lleno de criaturas digitales aún puede sonar como ciencia ficción hoy. Pero con cada progreso en el desarrollo del sistema nervioso digital, esta visión se acerca un poco a la realidad. En un mundo en el que los robots pueden aprender cada vez más de forma independiente y tomar decisiones, tendremos que lidiar con nuevos problemas éticos y sociales.
El desarrollo de robots con un sistema nervioso digital todavía está al principio y hay numerosos desafíos con los que hacer frente. Pero la tecnología de Intuicell ofrece enormes oportunidades y podría allanar el camino para una nueva generación de robots que no solo se programó, sino que en realidad son capaces de aprender y adaptarse, similar a los humanos y los animales.
En los próximos años probablemente veremos más progresos en esta área. Con cada paso hacia un mundo en el que los robots pueden aprender a través de la experiencia, también tendremos que lidiar con la pregunta de lo que significa ser un ser vivo y qué lugar deberían tomar estas nuevas criaturas sintéticas en nuestra sociedad.
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