LG dedicó cerca de un año a enseñar a un humanoide una sola tarea en su línea de lavadoras de Tennessee; la demo llevó días

LG Electronics lleva cerca de un año probando un robot humanoide en una sola tarea en su fábrica de lavadoras de Tennessee: levantar la tapa superior de la máquina y colgarla en un gancho de pintura. Park Jeong-seop, que dirige el equipo de inteligencia robótica de LG, presentó la prueba el 9 de noviembre en NVIDIA AI Day Seoul 2026, en el COEX de Seúl. Según iNews24, se eligió esa tarea porque los operarios que levantan las tapas una y otra vez acumulan fatiga y lesiones musculoesqueléticas.

El dato más útil salió en la ronda de preguntas. Una demo corta fue posible en cuestión de días, dijo Park, según Chonji Ilbo; lo difícil fue mantener al robot trabajando mientras la posición de las piezas variaba y la iluminación cambiaba de una pasada a otra. Esa brecha es el coste de un humanoide de fábrica. La demo es barata; el resto del año se fue en lograr que se repita.

Cada fallo vuelve a la simulación

LG dividió el trabajo en cinco etapas. Los ingenieros analizaron los movimientos de operarios expertos, reunieron datos de teleoperación y de simulación y entrenaron con ellos el modelo Isaac GR00T de NVIDIA. Con Cosmos, el modelo de vídeo de NVIDIA, generaron fondos sintéticos para que el robot tolerara cambios de luz y de entorno, y montaron en Isaac Sim una copia casi exacta de la línea para reducir la brecha sim-to-real. TensorRT recortó el tiempo que el robot tarda en decidir su siguiente movimiento. Cuando el robot falla en planta, el equipo recrea el fallo en simulación y lo reentrena, según iNews24.

"En una fábrica real hay muchísimas variables cada día, según el plan de producción", dijo Park. "Lograr un rendimiento que aguante esos cambios es la tarea importante". Lee Jong-hwan, arquitecto de soluciones de IA física de NVIDIA, dijo en la misma sesión que un robot entrenado solo con aciertos acaba repitiendo trayectorias memorizadas, así que también necesita datos sobre cómo recuperarse tras un fallo.

Las próximas 500.000 horas son para repetir

LG prevé alcanzar 500.000 horas acumuladas de datos de entrenamiento a fin de año a través de su LG Data Factory y verificar el robot una y otra vez en la planta y en simulación. El objetivo, según Newstop Korea, es mejorar la precisión en la repetición, la adaptación a condiciones cambiantes y la recuperación tras errores.

El argumento más fuerte para no leer demasiado en ese año es que buena parte pudo irse en construir el proceso, y un proceso se reutiliza. LG instaló su robot con ruedas CLOiD en la planta de Tennessee en agosto y planea presentar un humanoide bípedo basado en Isaac GR00T en el primer trimestre del año que viene, según iNews24. Si la segunda tarea de la línea lleva semanas y no un año, ese año fue una inversión; si lleva otro año, ese es el precio por tarea.