La imagen clásica de un robot suele remitir a máquinas construidas pieza por pieza por ingenieros humanos. Sin embargo, una de las tendencias más llamativas de los últimos tiempos es el uso de inteligencia artificial para diseñar robots de formas y movimientos que nadie habría imaginado por intuición. Modelos generativos, similares a los que crean imágenes o texto, están empezando a proponer arquitecturas robóticas completas, optimizadas para tareas muy específicas en laboratorios, fábricas o entornos extremos.
El proceso comienza en el mundo virtual. La IA recibe una descripción de la tarea que debe realizar el robot —por ejemplo manipular muestras delicadas, desplazarse sobre terrenos irregulares o inspeccionar estructuras bajo el agua— y genera múltiples diseños posibles, con diferentes disposiciones de articulaciones, tamaños y tipos de actuadores. Cada propuesta se somete a simulaciones físicas que evalúan estabilidad, eficiencia energética, velocidad y capacidad de adaptación. Los diseños más prometedores se refinan y vuelven a probarse en ciclos sucesivos, hasta converger en una solución difícilmente alcanzable mediante ensayo y error tradicional.
Una vez seleccionado el diseño, el mismo sistema de IA puede colaborar en la generación de los algoritmos de control que coordinan motores y sensores. En lugar de programar manualmente cada movimiento, los ingenieros definen objetivos generales y restricciones de seguridad, y el modelo aprende estrategias de locomoción y manipulación mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo. De este modo, el robot no solo nace de un diseño asistido por IA, sino que también aprende a comportarse de manera autónoma dentro de los márgenes previstos.
Las aplicaciones en ciencia son especialmente interesantes. Robots diseñados y entrenados por IA pueden operar en entornos donde la presencia humana es limitada o peligrosa, como salas limpias dedicadas a la fabricación de chips, instalaciones de alta radiación o estaciones polares. En laboratorios de biología, pequeños brazos robóticos pueden automatizar tareas repetitivas de pipeteo y manejo de placas, liberando tiempo de los investigadores para el análisis y la interpretación de resultados. La precisión y la repetibilidad de estas máquinas reducen errores y mejoran la calidad de los datos generados.
En la industria, los robots generados por IA prometen una flexibilidad difícil de igualar con los diseños tradicionales. Un mismo entorno de producción podría albergar familias de robots adaptados a tareas muy distintas, todos coordinados por sistemas de control inteligentes que reorganizan el trabajo en función de la demanda. Esto resulta especialmente atractivo para pequeñas y medianas empresas, que necesitan automatizar procesos sin invertir en líneas de montaje rígidas y difíciles de reconfigurar.
El auge de estos enfoques requiere, sin embargo, estándares rigurosos de seguridad y validación. Cada robot diseñado por IA debe pasar por pruebas físicas exhaustivas antes de operar cerca de personas o equipamiento delicado. Además, es fundamental que los ingenieros comprendan las soluciones propuestas por los modelos, evitando cajas negras que resulten difíciles de auditar o corregir. Por ello, gana terreno la idea de un “diseño asistido” en el que la IA genera alternativas, pero la decisión final y la responsabilidad siguen en manos humanas.
En el horizonte se vislumbra un ecosistema en el que la ingeniería genética, la robótica y la inteligencia artificial convergen. Robots especializados podrían encargarse de tareas en laboratorios de biología avanzada, gestionando cultivos celulares, experimentos de edición génica y análisis de muestras, mientras sistemas de IA coordinan el flujo de trabajo y extraen conclusiones de los datos generados. La automatización inteligente no sustituirá el criterio científico, pero sí multiplicará la capacidad de explorar nuevas preguntas y acelerar el ritmo de descubrimiento.
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