Máster en Dirección de Robótica Humanoide e IA Física

Si no tienes experiencia previa en robótica e inteligencia artificial, contarás con un prework de nivelación diseñado para que adquieras las bases necesarias antes de comenzar el máster. Aprenderás el vocabulario y los conceptos clave a través de contenido práctico, dinámico y autocorregible, con un cuestionario final de autoevaluación.

Qué es un sensor, un actuador y un motor y diferencias. Tipos de robot: industrial, cobot, AMR/AGV, dron, brazo robótico y humanoide Qué es un sistema operativo IA predictiva: Machine Learning y Deep learning

IA, la IA generativa y evolución de asistentes a agentes de IA Modelos de lenguaje (LLM), multimodales y de difusión Visión artificial y gemelo digital

La robótica evoluciona desde la automatización tradicional hacia robots capaces de percibir, interpretar y actuar gracias a la IA. Este tema traza el panorama actual del sector (humanoides, industriales, móviles y autónomos) y su vertiente empresarial: proveedores y fabricantes, rangos de precio, cadenas de suministro, tecnologías frontier y vías de financiación pública disponibles para un proyecto de robotización.

Automatización vs. robotizar IA generativa e IA física Aparición de la robótica humanoide Impacto en productividad y eficiencia Arquitectura de software para el funcionamiento de un robot Estado del arte, tendencias del sector y empresas clave

Panorama de proveedores y fabricantes, rangos de precio y modelos de negocio Cadenas de suministro y disponibilidad Tecnologías frontier disponibles hoy en el mercado Mercados y sectores en adopción temprana

El alumno analizará aplicaciones reales y potenciales de la robótica en distintos sectores. Este tema sirve para conectar la tecnología con problemas concretos de negocio, mostrando dónde puede aportar valor un robot y qué condiciones deben cumplirse para que su implantación tenga sentido.

Aplicaciones de la robótica en mercado B2B Aplicaciones de la robótica en mercados B2C Robótica en salud y asistencia a las personas

Robótica para seguridad, inspección y operaciones críticas Nuevas oportunidades y tendencias de la robótica

El alumno conocerá la arquitectura de robots industriales y sistemas autónomos no humanoides. Se analizarán brazos robóticos, cobots, robots móviles, AGV, AMR, drones, robots de inspección y otras soluciones que ya se utilizan en entornos productivos y logísticos.

Componentes Brazos robóticos Robots colaborativos Robots móviles autónomos

Vehículos guiados y autónomos Drones Robots especializados por secto

El alumno aprenderá las principales partes de un robot humanoide y cómo capta información del entorno para actuar correctamente. Se estudiará la función de su estructura corporal, articulaciones, cámaras, sensores, actuadores, motores, baterías y unidades de procesamiento dentro de una arquitectura robótica integrada.

Estructura corporal del humanoide Ordenador de a bordo Articulaciones y movilidad Brazos, piernas y ruedas Manos y manipulación Cámaras y visión

Sensores táctiles y de profundidad Sensores de fuerza y presión Motores y actuadores Baterías, autonomía y refrigeración Conectividad

Este tema introduce cómo el sistema operativo y el software de control permiten coordinar sensores, actuadores, procesamiento, comunicación y ejecución de tareas. No se requieren conocimientos previos de programación: el objetivo es comprender cómo se organiza el software que permite a un robot moverse, navegar, manipular objetos y ejecutar acciones físicas.

Sistema operativo del robot Software de control Relación entre hardware y software Coordinación de sensores y actuadores

Comunicación entre módulos Movimiento y navegación Trayectorias y desplazamiento Manipulación de objetos

Este tema se centra directamente en su aplicación a la robótica: cómo estos modelos procesan lenguaje, imágenes, vídeo y contexto para ayudar a los robots a interpretar instrucciones, comprender entornos y apoyar la toma de decisiones en tareas físicas.

Modelos de IA: VLA y WAM Interpretación de instrucciones Comprensión de imágenes y vídeo

Contexto y razonamiento básico Aplicación en robots inteligentes Límites actuales de estos modelos

La visión artificial permite que los robots identifiquen objetos, personas, obstáculos, materiales, señales y situaciones. Este tema muestra cómo los modelos de IA ayudan al robot a interpretar imágenes, clasificar elementos y tomar decisiones basadas en información visual, incorporando simulaciones prácticas (dirigidas mediante los agentes de IA vistos en el tema 6) donde el robot debe moverse, orientarse y esquivar obstáculos
en distintos entornos.

Reconocimiento de objetos Detección de personas Identificación de obstáculos Interpretación de espacios Cámaras y sensores visuales

Modelos de visión artificial Toma de decisiones visuales Simulación con obstáculos LiDAR, radar y otros sensores

Los agentes de IA pueden ayudar a configurar entornos, generar código, preparar simuladores, analizar errores, documentar procesos y crear pequeñas funciones robóticas. Este tema conecta la robótica con la línea de agentes y automatización, aportando un enfoque diferencial.

Configuración y desarrollo de Agentes de IA Agentes para configurar simuladores Orquestación de agentes de IA Generación asistida de código Creación de funciones robóticas

Interpretación de errores Automatización de pruebas Documentación técnica asistida Integración con entornos de desarrollo

Los robots necesitan datos para entender tareas, espacios, objetos y procesos. Este tema explica qué información puede utilizarse para entrenar, contextualizar o personalizar robots, y presenta los principales métodos para adaptar sus funciones: simulación, teleoperación, demostraciones humanas, grabaciones en primera persona, captura de movimiento e interfaces emergentes como UMI.

Datos visuales y vídeos Mapas y contexto del entorno Instrucciones y datos operativos Entrenamiento en simuladores

Teleoperación de robots Aprendizaje por demostración Captura de movimiento y UMI Datos reales frente a sintéticos

Las empresas pueden prepararse para la robótica antes de adquirir un robot. Este tema enseña a documentar procesos, tareas, espacios, materiales, excepciones, decisiones humanas y condiciones del entorno, con el objetivo de facilitar futuras implantaciones robóticas, entrenamientos más precisos y una mejor adaptación del robot al contexto operativo real.

Mapeo de procesos Grabación de tareas reales Registro de flujos de trabajo Identificación de excepciones Mapeo de espacios y rutas

Obstáculos y zonas de trabajo Materiales y condiciones ambientales Preparación de datos internos Hardware para recopilación de datos

Este tema combina el uso de simulaciones avanzadas y gemelos digitales para validar proyectos robóticos antes de su despliegue físico, con la configuración práctica de los escenarios simulados: objetos, obstáculos, rutas, zonas de trabajo, personas y variables físicas. El alumno aprenderá tanto a representar entornos reales (fábricas, almacenes, hospitales, líneas de producción) como a ajustar las variables que determinan el comportamiento del robot en ellos, anticipando problemas operativos y reduciendo riesgos.

Simulaciones avanzadas y gemelos digitales Representación de entornos reales Diseño y configuración de escenarios Objetos, rutas y obstáculos

Zonas de trabajo y variables de suelo Fricción, presión, iluminación y visibilidad Condiciones no previstas Detección de cuellos de botella y reducción de riesgos

Este tema aborda cómo validar lo simulado frente al mundo real y qué límites, desviaciones o riesgos pueden aparecer al desplegar físicamente un robot. Se trabajará cómo diseñar pruebas piloto, comprobar hipótesis, detectar errores de percepción o movimiento y preparar protocolos para reducir fallos durante la implantación en operaciones reales.

Diferencia simulación-realidad Validación de hipótesis Pruebas piloto Errores de percepción

Fallos de movimiento Variables no modeladas Riesgos operativos Protocolos de comprobación

Antes de implantar robots, hay que identificar qué procesos tienen sentido. Este tema enseña a detectar tareas repetitivas, peligrosas, costosas, manuales, poco eficientes o difíciles de cubrir con personal, y a evaluar si la robótica puede aportar valor real, principalmente a través de la representación de procesos en diagramas de flujo.

Representación de procesos en diagramas de flujo Identificación de ineficiencias Tareas peligrosas Costes operativos altos y falta de mano de obra

Procesos manuales ineficientes Oportunidades de automatización Priorización de casos de uso Viabilidad técnica y económica

En este tema se aprenderá a diseñar nuevos procesos optimizados que integren robótica e Inteligencia Artificial y a rediseñar procesos existentes, seleccionando en el propio ejercicio de rediseño el tipo de robot más adecuado (humanoide, brazo robótico, cobot, AMR, AGV, dron u otra solución) según el entorno, la tarea, el coste y la complejidad de implantación. Asimismo, se examinará cómo evolucionan los roles de los operarios involucrados.

Diseño de nuevos procesos Rediseño de procesos existentes Criterios de selección del robot (humanoide vs. especializado) Coste y complejidad de implantación Nivel de autonomía e integración con sistemas existentes

Distribución de tareas y coordinación entre robots Operativa humano-robot y supervisión humana Nuevos roles operativos Seguridad operativa y colaborativa Escalabilidad de la solución y medición de productividad

La implantación robótica requiere pruebas, calibración, supervisión y mantenimiento continuo. Este tema cubre las fases de puesta en marcha, pilotos, escalado, monitorización, gestión de incidencias, mantenimiento preventivo y correctivo, actualización de software y protocolos de parada.

Fases de puesta en marcha Pilotos y pruebas iniciales Calibración de robots Monitorización operativa

Mantenimiento preventivo y correctivo Gestión de incidencias Protocolos de parada y seguridad Sistemas de comparativa de tecnologías: benchmarks

Este tema integra la visión directiva del máster. El alumno aprenderá a diseñar la estrategia empresarial más adecuada para cada caso, dirigir y planificar proyectos, estimar costes, calcular el retorno de inversión y analizar las opciones de financiación disponibles.

Estrategia empresarial Selección y dimensionado de recursos Análisis de costes y retorno de inversión Presupuesto de implantación Plan financiero y modelos de financiación

Planificación y dirección de proyectos Financiación pública: Kit Digital, fondos Next Generation, líneas CDTI e ICO. Criterios para evaluar y seleccionar proveedores. Coordinación de equipos humanos-robots

Panorama regulatorio aplicado a la robótica y la IA física: cómo se regula en España y la Unión Europea, y cómo se compara con los marcos regulatorios de otras regiones, incluyendo su impacto en la velocidad de adopción empresarial.

Marco regulatorio español (normativa de seguridad de máquinas, agencia de supervisión de IA) Reglamento europeo de IA (AI Act) Protección de datos y RGPD aplicado a robots

Comparativa con EE. UU. y Asia Estándares internacionales de seguridad robótica Implicaciones para la velocidad de adopción empresarial

Se analizan los riesgos tecnológicos asociados al uso de robots conectados y sistemas autónomos: desde la seguridad de sensores y cámaras hasta la protección frente a accesos remotos no autorizados o manipulación de decisiones autónomas.

Principios clave de la ciberseguridad Privacidad y protección de datos Riesgos en sensores, cámaras y conectividad Seguridad en decisiones autónomas

Integración segura con sistemas empresariales Acceso remoto y teleoperación segura Ciberseguridad en robots conectados

Se abordan las implicaciones éticas y laborales de introducir robots inteligentes en la empresa: responsabilidad ante errores, transparencia algorítmica, y cómo gestionar el impacto sobre los equipos y sus roles, con énfasis específico en la relación con la representación de los trabajadores (comités de empresa y sindicatos) en procesos de robotización.

Ética y responsabilidad algorítmica Transparencia y explicabilidad Impacto social y laboral de la automatización Marco legal de consulta a la representación de los trabajadores (comités de empresa, delegados sindicales; art. 64 del Estatuto de los Trabajadores)

Obligaciones de información sobre sistemas algorítmicos que afectan a condiciones de trabajo (línea abierta por la "Ley Rider") Negociación colectiva y planes de robotización: qué debe informarse y qué debe negociarse Gestión del cambio y comunicación con los equipos Nuevos roles y reskilling

Este tema analiza las oportunidades que abre la robótica humanoide e industrial desde una perspectiva profesional, empresarial e inversora. El
alumno conocerá los nuevos perfiles demandados, posibles vías de emprendimiento, modelos de negocio emergentes y criterios básicos para identificar oportunidades de inversión o creación de proyectos en el ecosistema de la robótica con IA.

Nuevos perfiles profesionales Consultoría de integración robótica Emprendimiento en robótica e IA Modelos de negocio emergentes Startups y empresas del sector

Robótica como oportunidad de inversión Análisis de empresas, valoración e inversión Tendencias de mercado Futuro laboral en robótica humanoide