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EL HITO TECNOLÓGICO DEL ROBOT HUMANOIDE G1 EDU-U2 DE LA UCSC

Este sistema robótico posee un valor científico relevante que radica en su arquitectura interna y es el primer sistema de su tipo en Chile.

Un actor que se robó miradas en la jornada inaugural de esta FIDAE 2026 fue el robot humanoide presentado por la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC) que junto a las autoridades participó de la ceremonia de corte de cinta. Su intervención marcó un hito en la integración entre la inteligencia artificial, la robótica y el factor humano. “Participar en FIDAE es muy relevante, ya que nos permite proyectar las capacidades científicas de la universidad hacia un entorno de alta especialización, vinculado a la industria y a la innovación”, destacó el Rector de la Universidad, Cristián Mellado Cid.

El robot humanoide G1 edu-U2 fue creado por la empresa Unitree Robotics y está considerado dentro de los cinco modelos programables más avanzados a nivel mundial, siendo adquirido por la UCSC para desarrollar investigación aplicada. Razón por la cual se fundó el “Doctorado en Inteligencia Artificial” que busca poner a disposición este tipo de tecnología, investigar y desarrollar aplicaciones que permitan aportar al desarrollo de la industria aeronáutica en el país”, destacó.

Este sistema robótico posee un valor científico relevante que radica en su arquitectura interna y es el primer sistema de su tipo en Chile. Es capaz de ejecutar y aprender movimientos complejos mediante sensores, actuadores y sistemas de inteligencia artificial. Para ello, cuenta con 29 grados de movimiento: seis en cada brazo, siete en cada pierna y tres en la cintura, pudiendo simular de manera muy cercana el movimiento humano. Posee un sistema de sensores de sonido, altavoces, cámaras de profundidad y un sistema LIDAR para mapear el entorno, desplazarse y ejecutar distintas acciones. A todo ello se suma un módulo de computación de alto rendimiento desarrollado por Nvidia, donde es posible instalar algoritmos de inteligencia artificial para aprendizaje por refuerzo, redes neuronales y aprendizaje profundo.