¿Cómo se le enseña a un robot a mover objetos, a esquivar obstáculos y a realizar tareas sin tener que entrenarlo innumerables veces en una habitación real? Una respuesta es proporcionarle primero un mundo digital en el que pueda practicar.
El enfoque diferente de DexForce
La empresa china DexForce, con sede en Shenzhen, utiliza datos sintéticos y simulaciones para que los robots se entrenen en entornos virtuales. Según un reportaje de Reuters del 15 de octubre de 2026, este enfoque tiene como objetivo reducir el coste y el tiempo que supone la recopilación de datos de entrenamiento reales.
En lugar de pedir a una persona que repita el mismo movimiento miles de veces ante unos sensores, la empresa puede generar numerosas variantes virtuales de una tarea.
¿Qué es el «sim-to-real»?
El problema fundamental es la transferencia de conocimientos de la simulación al mundo real, lo que se conoce como «simulation-to-reality». En el ordenador todo parece cuantificable, pero en la práctica hay fricciones imprevistas, iluminaciones, objetos y movimientos de personas.
El reto consiste en que el robot aproveche lo que ha aprendido digitalmente sin fallar en cuanto cambie su entorno.
¿Por qué preocupa a la industria?
La robótica requiere un gran volumen de datos y muchas horas de formación. Si la formación se hace más eficaz mediante simulaciones, quizá se acelere el desarrollo de robots para la producción, los almacenes y otros espacios. Esto no significa que un robot humanoide sea ya capaz de asumir cualquier trabajo humano.
¿Cuándo los veremos en los hogares?
El uso doméstico exige una alta fiabilidad, seguridad en la proximidad con las personas, adaptación a objetos en constante cambio y un coste asequible. Hoy por hoy no hay garantía de que esta tecnología en concreto haya superado todos estos obstáculos.
Lo interesante es el método de aprendizaje: es posible que los robots del futuro hayan realizado millones de «pruebas» antes de tocar su primer objeto real.
Fuente: Reuters, 15/10/2026. Fotografía ilustrativa: Gabriele Malaspina / Unsplash.