Por Erick León | Noticias La Paz
La Paz, Baja California Sur, 9 de noviembre de 2026. Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad de Nueva York desarrolló FLEX, una herramienta experimental que busca acercar a los robots a una forma más natural de entender las instrucciones de las personas. En lugar de limitarse a obedecer una orden al pie de la letra, el sistema trata de reconocer la intención y las precauciones implícitas en el lenguaje cotidiano.
La investigación, dada a conocer este lunes por MIT News, será presentada durante la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots de noviembre. Su propuesta combina planificación de movimientos, visión computacional y un modelo de lenguaje para modificar el comportamiento del robot cuando recibe indicaciones en forma de conversación.
¿Cómo funciona el sistema?
En uno de los escenarios de simulación, un brazo robótico debe mover una taza de café sobre una mesa con otros objetos. Cuando una persona le advierte que no derrame la bebida sobre una computadora portátil, FLEX utiliza el contexto de la frase para deducir una regla más general: evitar el contacto de líquidos con dispositivos electrónicos. De ese modo, también puede considerar un teléfono cercano, aunque no haya sido mencionado expresamente.
El procedimiento se desarrolla en tres etapas: incorporar elementos relevantes de una instrucción, generalizar la precaución y descartar referencias a objetos que ya no están presentes. De acuerdo con los investigadores, este proceso se completa en aproximadamente cinco segundos.
Las pruebas incluyeron tres tareas virtuales: servir café, trasladar una vela y mover una bola de boliche. Los resultados describen una mejora en la interpretación de preferencias, pero no representan una demostración de robots domésticos autónomos funcionando en hogares reales.
Una posibilidad para la robótica asistencial
Los científicos consideran que este tipo de sistemas podría facilitar la interacción con futuros asistentes robóticos sin necesidad de que el usuario conozca programación o formule instrucciones técnicas. Sin embargo, faltan evaluaciones en entornos físicos complejos para determinar su fiabilidad y seguridad.
Fuente primaria: MIT News, 9 de noviembre de 2026. Estudio: Flexible Language-Guided Representation Editing for Adaptive Robot Behavior.
Imagen destacada: ilustración conceptual generada con inteligencia artificial para Noticias La Paz. No corresponde a una fotografía del experimento. Fotografía documental sugerida: imagen institucional de MIT News, crédito Getty Images/MIT News, cuyo uso requiere respetar la licencia CC BY-NC-ND y las condiciones para prensa.
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