Aplicación de la inteligencia artificial generativa en la robótica colaborativa para mejorar la eficiencia y flexibilidad en entornos industriales
type: CreativeWork
description: [SPA] Esta tesis doctoral se sitúa en la convergencia de dos líneas de investigación de gran actualidad: la inteligencia artificial generativa (IAG) y la robótica colaborativa en entornos industriales. La investigación aborda el desafío de trasladar las capacidades sorprendentes de los modelos generativos para interpretar y generar lenguaje natural hacia sistemas embebidos que operen en dispositivos con recursos limitados, garantizando precisión, eficiencia térmica y robustez frente a variaciones dialectales. Para ello, se persiguieron cuatro objetivos fundamentales: investigar las técnicas actuales de inteligencia artificial generativa y su potencial aplicación en la robótica colaborativa; desarrollar algoritmos y modelos de IAG adaptados a las necesidades específicas de la robótica colaborativa en entornos industriales; implementar y evaluar prototipos de robots colaborativos mejorados con IAG en casos de uso reales; y analizar el impacto de la IAG en la eficiencia, flexibilidad y seguridad de los procesos industriales. La metodología adoptó un enfoque mixto que combina análisis, diseño, implementación y evaluación, proponiendo una arquitectura cognitiva modular basada en cinco capas funcionales interconectadas: interfaz multimodal, procesamiento del lenguaje natural, razonamiento y planificación, control y retroalimentación. La validación experimental involucró 15 participantes distribuidos equitativamente según acentos del español colombiano (santandereano, costeño y paisa), quienes emitieron 10 comandos de voz cada uno dirigidos a un robot colaborativo UR3. Se evaluaron cinco modelos de IAG: Claude (en la nube), Mistral-7B, LLama-2-7B, Phi-2 y TinyLLaMA-1.1B (locales), analizando métricas de tiempo de respuesta, precisión de interpretación, diferencial térmico y tiempo de carga inicial mediante análisis estadísticos inferenciales (ANOVA, Chi-cuadrado) para evaluar el rendimiento individual y la interacción modelo-acento. Los resultados experimentales evidenciar…
abstract: [SPA] Esta tesis doctoral se sitúa en la convergencia de dos líneas de investigación de gran actualidad: la inteligencia artificial generativa (IAG) y la robótica colaborativa en entornos industriales. La investigación aborda el desafío de trasladar las capacidades sorprendentes de los modelos generativos para interpretar y generar lenguaje natural hacia sistemas embebidos que operen en dispositivos con recursos limitados, garantizando precisión, eficiencia térmica y robustez frente a variaciones dialectales. Para ello, se persiguieron cuatro objetivos fundamentales: investigar las técnicas actuales de inteligencia artificial generativa y su potencial aplicación en la robótica colaborativa; desarrollar algoritmos y modelos de IAG adaptados a las necesidades específicas de la robótica colaborativa en entornos industriales; implementar y evaluar prototipos de robots colaborativos mejorados con IAG en casos de uso reales; y analizar el impacto de la IAG en la eficiencia, flexibilidad y seguridad de los procesos industriales. La metodología adoptó un enfoque mixto que combina análisis, diseño, implementación y evaluación, proponiendo una arquitectura cognitiva modular basada en cinco capas funcionales interconectadas: interfaz multimodal, procesamiento del lenguaje natural, razonamiento y planificación, control y retroalimentación. La validación experimental involucró 15 participantes distribuidos equitativamente según acentos del español colombiano (santandereano, costeño y paisa), quienes emitieron 10 comandos de voz cada uno dirigidos a un robot colaborativo UR3. Se evaluaron cinco modelos de IAG: Claude (en la nube), Mistral-7B, LLama-2-7B, Phi-2 y TinyLLaMA-1.1B (locales), analizando métricas de tiempo de respuesta, precisión de interpretación, diferencial térmico y tiempo de carga inicial mediante análisis estadísticos inferenciales (ANOVA, Chi-cuadrado) para evaluar el rendimiento individual y la interacción modelo-acento. Los resultados experimentales evidenciar…
author: Hidalgo Castelo, Fernando Mauricio
keywords: Inteligencia artificial generativa, Robótica colaborativa, Procesamiento del lenguaje natural, Entornos industriales
date published: 2025
date modified: 2026-07-24T05:39:29Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/21509