- Fujitsu y Carnegie Mellon crean un centro global de investigación en IA física en Pittsburgh
- El hub se apoya en el Robotics Innovation Center y en la plataforma Fujitsu Kozuchi Physical OS
- La alianza busca aplicar la IA física en logística, sanidad, construcción e infraestructuras
- Europa y España afrontan retos de soberanía del dato y adopción segura de robots colaborativos
La inteligencia artificial física se ha convertido en el siguiente gran salto para la automatización avanzada: pasar de algoritmos que solo operan en pantallas a sistemas capaces de actuar con seguridad en el mundo real. Frente a este reto, una nueva alianza internacional quiere marcar el ritmo de la carrera global por dominar esta tecnología.
Fujitsu y la Carnegie Mellon University (CMU) han puesto en marcha un centro conjunto de investigación que aspira a posicionarse como referencia mundial en IA física. Desde Pittsburgh, este hub busca acelerar el salto de los prototipos de laboratorio a aplicaciones comerciales en sectores críticos, con un impacto directo en mercados como el europeo y el español.
Un centro global para llevar la IA física al mundo real
El nuevo Fujitsu-Carnegie Mellon Physical AI Research Center nace con la misión de cerrar la brecha entre la IA que funciona en simulaciones y la que debe tomar decisiones en entornos físicos llenos de incertidumbres. El centro se concibe como un hub global donde confluyen robótica, aprendizaje automático, interacción persona-robot y ética.
Su papel no es únicamente académico: la colaboración pretende traducir la investigación en proyectos piloto y soluciones reales para industrias como la logística, la construcción, las infraestructuras urbanas o la sanidad. En todos estos ámbitos, los robots necesitan comprender el espacio, adaptarse a imprevistos y respetar estrictos requisitos de seguridad.
El centro se integra en el ecosistema tecnológico de Pittsburgh y está diseñado para ser un puente estable entre universidad y empresa. La idea es que los problemas de las organizaciones se conviertan en líneas de investigación, y que los resultados científicos regresen al mercado en forma de productos o plataformas.
Para Fujitsu, este hub refuerza su apuesta estratégica por una IA física que no solo sea potente, sino también fiable, auditable y socialmente aceptable, algo especialmente sensible en regiones como la Unión Europea, donde la regulación en materia de datos y seguridad es cada vez más estricta.
Áreas de investigación: de la percepción espacial a la colaboración humano-robot
El centro no se limita a un solo campo, sino que organiza su trabajo en torno a varias líneas de investigación complementarias. Una de las más relevantes es la generación y aprendizaje de acciones: conseguir que los robots aprendan tareas complejas a través de la experiencia y la imitación humana, en lugar de depender solo de programación manual.
Otra prioridad es la percepción espacial y la comprensión del entorno. Para operar en fábricas, hospitales o almacenes, los sistemas de IA física deben interpretar en tiempo real la escena, anticipar movimientos y reaccionar ante imprevistos, desde un pallet mal colocado hasta la aparición repentina de una persona en su trayectoria.
El equipo también trabaja en la coordinación de múltiples robots. En logística o construcción, no basta con que un solo robot funcione bien: hay que orquestar flotas enteras para evitar cuellos de botella, prevenir colisiones y optimizar rutas y tiempos, todo ello en entornos que cambian constantemente.
La colaboración persona-robot constituye otro eje central. Los investigadores analizan cómo lograr que los robots compartan espacio de trabajo con personas sin generar rechazo, diseñando interacciones más naturales y estableciendo límites claros de seguridad, tanto físicos como algorítmicos.
Por último, se pone especial foco en la integración entre entornos simulados y reales. La simulación permite entrenar y probar algoritmos a gran escala, pero el salto al mundo físico sigue siendo delicado. El centro busca metodologías que faciliten este tránsito con menos riesgos y costes.
Una colaboración multidisciplinar con nombres propios
Para abordar la complejidad de la IA física, el Fujitsu-Carnegie Mellon Physical AI Research Center reúne a un amplio grupo de profesorado y especialistas de distintas áreas de CMU. En la lista figuran expertos en robótica, machine learning, tecnologías del lenguaje, interacción persona-ordenador e ingeniería eléctrica, informática, civil y medioambiental, además de investigadores en filosofía y ética.
Entre los participantes se encuentran perfiles como Yonatan Bisk, Fernando De La Torre, Tim Dettmers, Laszlo Jeni, Kris Kitani, David Lindlbauer, Yorie Nakahira, Graham Neubig, Jean Oh, Sean Qian, Sebastian Scherer, Peter Spirtes y Kun Zhang, todos ellos con trayectoria en campos que van desde la visión por computador al razonamiento causal o la movilidad autónoma.
Estos equipos académicos trabajan codo con codo con científicos e ingenieros de Fujitsu, que aportan el punto de vista de la industria, las necesidades de los clientes y la experiencia en despliegues reales. Esta mezcla permite identificar casos de uso concretos, diseñar pruebas de concepto y, en última instancia, convertir los avances en soluciones comercializables.
Más allá de las disciplinas técnicas, la implicación de especialistas en ética, funciones de accesibilidad y aceptación social apunta a un objetivo claro: que la IA física no se limite a ser viable desde el punto de vista tecnológico, sino que también resulte comprensible y aceptable para trabajadores, usuarios finales y reguladores.
Este enfoque interdisciplinar encaja bien con el contexto europeo, donde las autoridades y las empresas están especialmente atentas al impacto social de la automatización y al equilibrio entre innovación, empleo y protección de derechos.
El papel del Robotics Innovation Center de CMU
El nuevo centro de IA física se apoya de forma directa en el Robotics Innovation Center de CMU, una instalación de unos 14.000 metros cuadrados situada en Hazelwood Green, en Pittsburgh. Este espacio se ha diseñado específicamente para llevar la robótica y la IA del laboratorio a escenarios de prueba realistas.
En estas instalaciones es posible recrear entornos de construcción, infraestructuras y operaciones industriales donde los sistemas de IA física pueden someterse a pruebas exigentes. De este modo, se comprueba su rendimiento no solo ante datos ideales, sino frente a polvo, ruido, obstáculos inesperados o condiciones cambiantes.
El Robotics Innovation Center actúa como banco de pruebas para tecnologías que luego pueden desplegarse en otros mercados, incluidos Europa y España, donde ya se desarrollan iniciativas como el servicio comercial de drones. Los escenarios que se validan allí sirven de referencia para adaptar soluciones a regulaciones específicas o a entornos urbanos y logísticos distintos a los estadounidenses.
Para la comunidad investigadora, disponer de este tipo de instalaciones significa contar con un entorno donde se puede iterar rápidamente entre teoría y práctica, algo crucial cuando se intenta llevar la IA a tareas con tolerancia mínima al error, como la manipulación de cargas pesadas o la asistencia en entornos sanitarios.
La conexión entre el centro de IA física y el Robotics Innovation Center refuerza la idea de ecosistema integrado: desde los algoritmos hasta el hardware y la infraestructura, todo se prueba y ajusta de forma coordinada.
Fujitsu Kozuchi Physical OS: la plataforma que conecta robots, sensores y espacios
Uno de los pilares tecnológicos de esta alianza es Fujitsu Kozuchi Physical OS, una plataforma pensada para orquestar robots, sensores, sistemas y espacios físicos de forma conjunta. Más que un producto aislado, se plantea como el tejido que conecta los distintos componentes de un entorno inteligente.
La plataforma combina dos capacidades clave. Por un lado, una “inteligencia cerebral” orientada a que los robots aprendan de la experiencia, puedan generalizar tareas y mejoren su rendimiento mediante imitación humana. Por otro, una inteligencia espacial que les permite entender la distribución del entorno, detectar obstáculos, interpretar señales y moverse con fluidez.
Según la hoja de ruta de Fujitsu, los avances desarrollados en el centro conjunto con CMU se irán incorporando progresivamente a este sistema a partir del ejercicio fiscal 2026. La idea es que cada nuevo algoritmo probado en Pittsburgh pueda convertirse en una mejora concreta del ecosistema Kozuchi Physical OS.
En un almacén logístico, por ejemplo, esta plataforma haría posible coordinar a varios robots móviles y brazos robóticos, ajustando sus trayectorias para evitar colisiones y, al mismo tiempo, optimizar el flujo de trabajo en función de la demanda, las órdenes en curso o las incidencias que vayan surgiendo.
Más allá de la logística, Fujitsu aspira a que Kozuchi Physical OS sea aplicable a infraestructuras críticas y servicios esenciales, donde las exigencias de seguridad, auditoría y disponibilidad son especialmente estrictas, un aspecto muy alineado con las prioridades regulatorias europeas.
Infraestructura unificada: del cloud al edge para entornos críticos
Para que la IA física sea viable en el día a día, Fujitsu plantea una infraestructura unificada que abarque desde la nube hasta el edge, es decir, hasta los dispositivos y robots que operan sobre el terreno. El objetivo es garantizar procesamiento en tiempo real, alta fiabilidad y un control riguroso de los datos.
En sectores como la sanidad, las infraestructuras de transporte o la gestión de energía, no basta con que los robots funcionen bien: hay que asegurar que la información que utilizan y generan se trata conforme a normas de soberanía y gobernanza del dato, algo especialmente relevante para países de la UE.
Fujitsu subraya que esta arquitectura pretende responder tanto a las necesidades técnicas (baja latencia, redundancia, resiliencia) como a los requisitos regulatorios de seguridad, privacidad y cumplimiento. La IA deja de residir solo en grandes servidores remotos y se acerca al hardware que interactúa con el entorno físico; esto incluye prácticas sobre IA en los datos empresariales y su gestión.
Esta aproximación encaja con las inquietudes de muchas organizaciones europeas, que buscan aprovechar la automatización avanzada sin perder el control sobre dónde se almacenan y procesan sus datos, especialmente cuando se trata de información sensible o estratégica.
Para España y otros estados miembros, la combinación de edge computing, centros de datos locales y nubes con garantías de soberanía se perfila como una pieza clave para poder acoger despliegues de IA física en puertos, hospitales, redes de transporte o instalaciones industriales.
Liderazgo tecnológico y retos para España y Europa
Los responsables de la alianza han destacado el cambio de enfoque que supone este centro conjunto. Desde Fujitsu, su CTO, Vivek Mahajan, insiste en que la convergencia de IA, computación, redes y robótica es la única vía para impulsar una IA física suficientemente robusta como para integrarse en infraestructuras sociales.
Por parte de Carnegie Mellon, el decano de la School of Computer Science, Martial Hebert, recalca que la IA física será el motor de las máquinas del futuro, capaces de tomar decisiones en escenarios complejos y de generar la confianza necesaria para compartir espacio con las personas, especialmente en ámbitos críticos.
El impacto de esta colaboración no se limita a Estados Unidos. Fujitsu ya trabaja con socios tecnológicos como NVIDIA en el desarrollo de frameworks de agentes de IA basados en modelos de lenguaje propios, como Takane, orientados a automatizar flujos de trabajo sensibles, por ejemplo en procesos de contratación o compras.
En pruebas internas, estas herramientas han logrado reducir hasta un 50 % la carga de trabajo en determinadas tareas administrativas, un indicador del potencial que podría tener su aplicación a la gestión de activos físicos, mantenimiento de infraestructuras o coordinación de equipos híbridos humano-robot en Europa.
Sin embargo, el despliegue en España y en el resto de la UE tendrá que afrontar debates sobre soberanía tecnológica, regulación de la IA y protección de datos. La legislación europea en materia de IA y privacidad obligará a adaptar tanto la tecnología como los modelos de gobernanza para cumplir con los estándares locales.
Gemelos digitales sociales y futura integración en las ciudades
La colaboración entre Fujitsu y Carnegie Mellon no arranca de cero. Ambas entidades ya han trabajado en tecnologías de Social Digital Twin, o gemelos digitales sociales, aplicadas a ciudades como Pittsburgh. Estos modelos reproducen digitalmente el comportamiento de personas y vehículos en entornos urbanos complejos.
Gracias a estas simulaciones, es posible probar virtualmente cambios en el tráfico, la seguridad o el diseño urbano antes de aplicarlos en la realidad, reduciendo riesgos y costes. Esta experiencia previa se convierte ahora en un punto de partida para el desarrollo de soluciones de IA física orientadas a la gestión de ciudades.
En el contexto europeo, tecnologías de este tipo podrían emplearse para planificar mejor redes de transporte público, zonas peatonales, logística urbana o respuesta ante emergencias, integrando información en tiempo real procedente de sensores, cámaras y sistemas de movilidad.
El siguiente paso, apuntado por la nueva fase de colaboración, consiste en trasladar una parte de esa inteligencia al propio hardware desplegado en la calle: robots móviles, vehículos autónomos de reparto o sistemas de inspección de infraestructuras que operen de forma coordinada con el gemelo digital.
Esta transición plantea una tensión operativa real: las empresas y administraciones tendrán que adaptar sus infraestructuras físicas para convivir con una inteligencia que ya no se limita al centro de datos, sino que se incorpora a máquinas que interactúan directamente con entornos donde viven y trabajan las personas.
Todo este movimiento alrededor del centro global de IA física refuerza una idea de fondo: la próxima ola de automatización no se jugará solo en algoritmos, sino en cómo esos algoritmos se integran en robots, edificios, ciudades e infraestructuras. La alianza entre Fujitsu y Carnegie Mellon busca convertirse en uno de los motores de ese cambio y abre la puerta a que España y Europa se apoyen en estas tecnologías para modernizar su tejido productivo, siempre con el reto de equilibrar innovación, seguridad y aceptación social.
