La inteligencia artificial física salta de los laboratorios a las plantas de industria pesada para automatizar el control y la seguridad

La automatización industrial ya no se limita a algoritmos que corren en servidores remotos para procesar hojas de cálculo y variables estáticas de negocio; ahora exige que el software interactúe mecánicamente con maquinaria pesada en tiempo real. En un movimiento que busca trasladar los desarrollos teóricos a la escala de las grandes siderúrgicas y manufactureras, la multinacional alemana thyssenkrupp y GlobalLogic —filial de ingeniería de software del Grupo Hitachi— oficializaron un acuerdo global para implementar inteligencia artificial física y sistemas robóticos autónomos en operaciones de alto riesgo.

Al observar las dinámicas operativas de los sectores pesados en Colombia y América Latina, como la minería, la producción de cemento o la refinación de petróleo, es común ver que las labores de inspección en calderas, hornos o estructuras en altura aún dependen del riesgo físico que asumen técnicos humanos, lo que conlleva extensas y costosas detenciones de planta. La incorporación de drones autónomos y cámaras robóticas guiadas por modelos informáticos de baja latencia podría representar una opción interesante para mitigar incidentes laborales y reducir los tiempos de mantenimiento correctivo en el aparato industrial de la región.

Robótica autónoma y unificación de datos en el borde de la red

El núcleo técnico de esta colaboración internacional se fundamenta en el despliegue del modelo denominado «Del Laboratorio a la Escala», una metodología orientada a acortar los periodos de prueba de la tecnología para llevarla directamente al entorno productivo. Para lograrlo, los ingenieros de GlobalLogic integrarán en las plantas de thyssenkrupp una capa de información centralizada basada en su arquitectura de software Unified Data Layer (UDL). Esta estructura permite conectar los sensores de internet de las cosas (IoT) de la maquinaria industrial con los sistemas empresariales, procesando millones de datos en tiempo real.

A diferencia de la inteligencia artificial generativa tradicional que redacta textos o produce imágenes, la inteligencia artificial física requiere que los algoritmos tomen decisiones de movimiento basadas en las leyes de la física y las condiciones ambientales de un recinto cerrado. Para ello, el acuerdo contempla la instalación de unidades de computación en el borde (edge computing), las cuales permiten que el procesamiento de los datos ocurra directamente en las máquinas de la planta y no en la nube, evitando retrasos por latencia de conectividad.

En las zonas de mayor peligro físico o contaminación, el proyecto desplegará vehículos aéreos no tripulados (drones) y dispositivos visuales automatizados llamados «Robocams». Estos equipos tienen la capacidad de desplazarse de forma autónoma por las instalaciones para realizar mediciones térmicas, volumétricas y estructurales de alta precisión. Srini Shankar, presidente de GlobalLogic y director ejecutivo de Hitachi Digital Services, explicó que la competitividad industrial en los próximos años dependerá de la capacidad de combinar estos modelos de inferencia algorítmica con un conocimiento mecánico profundo del sector pesado, buscando transformar flujos de datos complejos en un retorno de inversión medible a través de una mayor seguridad laboral.

Algoritmos para acelerar los proyectos de descarbonización

Más allá de la seguridad en planta y la prevención de fallos mecánicos, la alianza destinará una parte sustancial de su investigación y desarrollo a la transición energética. Las operaciones siderúrgicas y de manufactura pesada enfrentan una presión regulatoria global para reducir sus emisiones de carbono, un proceso que suele verse frenado por la inmensa cantidad de variables químicas, térmicas y logísticas que intervienen en la modificación de sus fuentes de energía.

Para resolver este cuello de botella, ambas firmas construirán una plataforma de software inteligente capaz de automatizar la captura, clasificación y análisis de datos técnicos no estructurados. Históricamente, la información sobre el consumo calórico de un alto horno, la dispersión de gases o la eficiencia de los combustibles alternativos se encontraba dispersa en reportes manuales, hojas de cálculo aisladas y manuales técnicos antiguos.

El nuevo sistema informático procesará estos documentos dispersos para modelar escenarios de descarbonización más eficientes, sugiriendo ajustes operativos en tiempo real que optimicen el uso de energía sin comprometer el volumen de producción de las plantas. Miguel López, director ejecutivo de thyssenkrupp AG, señaló que la descarbonización de la industria pesada avanza como una carrera contrarreloj, donde la gestión del volumen de datos técnicos se ha convertido en el factor decisivo para viabilizar el cambio hacia operaciones sostenibles sin destruir la rentabilidad del negocio.

Proyecciones de adopción en el mercado industrial colombiano

El impacto de este tipo de alianzas trasciende las fronteras europeas y asiáticas para tocar directamente los retos de tecnificación en las economías emergentes. En el caso del mercado latinoamericano, la necesidad de modernizar las infraestructuras heredadas se ha vuelto un factor crítico para mantener la competitividad en las exportaciones de materias primas y bienes industriales básicos.

Al respecto, Sebastián Bainer, vicepresidente superior y director de GlobalLogic para Latinoamérica, señaló que la introducción de inteligencia artificial física y robótica autónoma cobra una relevancia directa para la estructura económica de países como Colombia. Sectores de alto impacto nacional —como el petrolero, el energético, la minería de carbón y níquel, y la industria cementera— enfrentan desafíos constantes para elevar sus estándares de seguridad industrial y reducir sus costos operativos frente a la competencia exterior.

La llegada de plataformas que unifican el control robótico con el análisis predictivo del desgaste de la maquinaria permite que las empresas locales transicionen hacia modelos de mantenimiento preventivo, donde las piezas se reemplazan justo antes de fallar y no cuando ya han paralizado la línea de producción. Aunque la adopción inicial de estas herramientas exige adaptaciones en la infraestructura de red de las plantas locales, la tendencia global muestra que la digitalización del entorno físico es el paso indispensable para que la industria pesada logre equilibrar su productividad con las crecientes exigencias de protección ambiental y seguridad humana en la región.