Meetup In 4 weeks
November
Thursday
19:00–20:30 2026 · Madrid time
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Los modelos de lenguaje son cada vez más capaces de razonar, utilizar herramientas y coordinarse con otros agentes. Sin embargo, ¿qué cambia cuando un agente no puede limitarse a generar una respuesta y tiene que actuar en el mundo físico?
A través de distintos proyectos de investigación, desde la percepción sensorimotora hasta el control de robots de rehabilitación, exploro tres retos fundamentales: dotar al agente de una representación de su propio cuerpo a partir de la información sensorial, traducir las intenciones humanas en acciones robóticas válidas y utilizar la realimentación del entorno para adaptar su comportamiento.
La charla recorrerá estos retos con ejemplos de sistemas robóticos reales. Abordaré cómo los LLM multimodales pueden inferir aspectos de la propia corporeidad del robot a partir de sus sensores, cómo las arquitecturas multiagente permiten separar el razonamiento clínico del control técnico y cómo los sistemas guiados por lenguaje pueden adaptar sus acciones mediante interacción en bucle cerrado.
La idea central es que conectar un LLM a un robot va mucho más allá de darle acceso a una herramienta. Requiere representar las capacidades y limitaciones del sistema, establecer una interfaz fiable entre razonamiento y acción e incorporar mecanismos de realimentación y supervisión.
El objetivo es compartir las lecciones prácticas de la construcción de estos sistemas y debatir qué necesitamos para pasar de demostraciones llamativas de agentes de IA a sistemas capaces de actuar de forma fiable en el mundo real.
Ponente: Iñaki Dellibarda Varela
Ingeniero biomédico e investigador en el Centro de Automática y Robótica del CSIC
Ingeniero biomédico e investigador en el Centro de Automática y Robótica (CAR, CSIC-UPM), donde trabaja con LLMs, sistemas multiagente y su integración en robótica de rehabilitación.
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