El espacio, alojado en el campus de Peñalolén de la UAI, busca potenciar la investigación en áreas como minería, agrotech (agricultura), infraestructura crítica y energía, uniendo las necesidades de la industria con la tecnología aplicada y la ciencia.
Con el propósito de integrar los avances de la inteligencia artificial (IA) y la robótica aplicada a problemas industriales concretos, con énfasis en soluciones físicas, la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez creó el Laboratorio de Robótica Inteligente “Physical AI Lab”, un espacio que desarrolla soluciones en la academia y las transfiere a la industria.
El laboratorio ya se adjudicó dos fondos universitarios de investigación aplicada: uno para la inspección de líneas eléctricas y otro para la toma de decisiones en minería, en colaboración con Grupo Saesa y Codelco, respectivamente.
Physical AI Lab desarrolla un software de inspección de activos energéticos que detecta anomalías en imágenes capturadas por drones (robots aéreos) mediante visión computacional. Asimismo, cuenta con otro software de toma de decisiones para la minería, que centraliza información multimodal —texto, imágenes, señales eléctricas y reglas de negocio— y utiliza IA para recomendar cursos de acción y optimizar procesos operativos.
Actualmente, el proyecto se encuentra explorando la factibilidad de realizar transferencias tecnológicas en el sector frutícola.
El laboratorio es dirigido por el académico UAI Jorge Vásquez, Ph.D. en Ingeniería Computacional y Robótica de Carnegie Mellon University (CMU), quien señala: “El laboratorio busca alianzas con empresas interesadas en ser partners o sponsors, lo que permite acceso a hardware (como perros robóticos y humanoides) y a espacios físicos para demostraciones. Esta colaboración beneficia tanto a la academia, mediante el acceso a recursos y casos reales, como a la industria, transfiriendo innovación y prestigio”.
Para Vásquez, el valor diferencial del laboratorio universitario frente a otros centros de innovación radica en “el liderazgo de académicos en la frontera del conocimiento, con actualización constante y publicaciones internacionales”. Añade que un atributo especial del laboratorio es la capacidad de generar cambios de paradigma y soluciones deep tech, “no solo productos incrementales”.
Por su parte, al estar inserto en la universidad, el proyecto contribuye a la formación de capital humano avanzado, integrando estudiantes en proyectos reales desde la investigación hasta la transferencia tecnológica. Finalmente, sostiene el investigador, “representa un puente de conexión entre gobierno, universidad e industria, siguiendo modelos internacionales donde los laboratorios logran resolver problemas industriales relevantes con conocimiento sofisticado”.
La IA multimodal, que procesa y centraliza información desde diversas fuentes (texto, imágenes, señales, reglas), alimenta sistemas de recomendación para apoyar la toma de decisiones en entornos complejos. De forma complementaria, se vale de robots (drones, robots terrestres) como plataformas de captura de datos y ejecución de tareas, reforzando el análisis automatizado. Esta tecnología se basa en la interoperabilidad y la centralización de datos para optimizar procesos y reducir riesgos operativos.
