Kajima inicia el despliegue a gran escala de robots con autonomía de FieldAI

Kajima anunció el 5 de noviembre de 2026 que había comenzado el despliegue a gran escala en obras de construcción de robots que utilizan el software de autonomía de IA física de FieldAI. Hasta la fecha, se han completado más de 2.000 misiones autónomas y, en aproximadamente un año, los robots se han desplegado en más de 10 emplazamientos de Japón en virtud de un acuerdo empresarial.

Las misiones han abarcado distintos tipos de robots, tareas y emplazamientos, y los robots se utilizan de forma continua en proyectos en curso, donde las estructuras y la ubicación de los materiales y equipos cambian a diario. Este historial operativo lleva la iniciativa más allá de las demostraciones limitadas. Kajima y FieldAI colaboran desde 2023 y han perfeccionado la tecnología en obras reales. En 2025, la firma de un acuerdo de servicios a nivel empresarial hizo que el trabajo pasara de proyectos individuales a un despliegue a gran escala.

Kajima utiliza este despliegue para reducir la carga de las tareas rutinarias de gestión de obras, en respuesta a la escasez de mano de obra en el sector de la construcción. El trabajo de los ingenieros incluye recorridos por las obras, documentación visual y escaneado 3D, además de los criterios técnicos necesarios para gestionar la seguridad, la calidad y los plazos. Se pretende asignar a los robots parte de las tareas rutinarias para que los ingenieros puedan dedicar más tiempo a la toma de decisiones avanzadas y a la gestión de la seguridad.

Una unidad de autonomía de propósito general

El sistema se basa en una unidad de autonomía que puede instalarse en distintos robots. Las cámaras captan el entorno, incluidos los obstáculos y las zonas de acceso prohibido, mientras que el LiDAR utiliza la luz láser reflejada para medir distancias y formas, y recopilar datos de nubes de puntos para elaborar mapas. Un dispositivo de IA en el borde procesa esas imágenes y los datos de nubes de puntos a bordo, en lugar de hacerlo en la nube; Kajima señaló que determina en tiempo real una dirección de desplazamiento segura.

Ese procesamiento local permite el funcionamiento autónomo en interiores, en ubicaciones subterráneas donde no hay posicionamiento por satélite y en lugares donde las comunicaciones externas son difíciles. El software integrado utiliza los Field Foundation Models de FieldAI, que, según Kajima, combinan aprendizaje basado en datos, razonamiento basado en la física y cuantificación de la incertidumbre para que el sistema pueda afrontar situaciones que no ha aprendido previamente y entornos cambiantes, sin dejar de funcionar de forma segura. A diferencia de las tecnologías convencionales de control de robots, que requieren personalización para cada emplazamiento, el software está diseñado para servir como una capa de autonomía de propósito general en distintos robots y tareas.

Los recorridos autónomos generan registros de las obras

En su primer arranque, un robot explora por su cuenta una zona desconocida y genera un mapa tridimensional. En los recorridos posteriores, evita obstáculos, toma fotografías y mediciones de nubes de puntos, y actualiza el mapa a medida que cambian las condiciones. Al terminar su trabajo, el robot regresa a su estación de carga y carga los datos recopilados, que se organizan automáticamente y quedan disponibles en la web.

Los usuarios también pueden elegir un destino desde una tableta o un PC, enviar allí al robot de forma autónoma y ver vídeo en tiempo real desde ese lugar. Para gestionar el avance de las obras, los recorridos autónomos recopilan fotografías de 360 grados y datos de nubes de puntos en color de alta resolución. Estos registros permiten determinar el estado y las dimensiones de la construcción, agilizan las comprobaciones del progreso y proporcionan a los equipos un registro digital periódico de las condiciones de toda la obra.

Rondas de vigilancia y respuesta ante emergencias

Las rondas de vigilancia pueden realizarse en días no laborables, a altas horas de la noche o a primera hora de la mañana. Cuando un robot detecta una anomalía, activa luces LED de alta intensidad y emite una alerta sonora, mientras que el personal responsable puede ver en tiempo real el vídeo captado. Kajima señaló que esto permite detectar antes las anomalías y responder rápidamente en una primera fase.

Para las tareas de recuperación tras terremotos, lluvias intensas y otras emergencias, Kajima señaló que los robots pueden entrar antes de que se haya confirmado la seguridad de la obra y recopilar fotografías, datos de nubes de puntos y vídeo en directo en lugar de las personas. Esto pretende acelerar la respuesta inicial sin enviar al personal a zonas que aún no se han evaluado.

Kajima prevé incorporar progresivamente nuevas obras y aplicaciones, así como aplicar el software de autonomía a otras tecnologías en desarrollo. El objetivo declarado es extender la autonomía a distintas máquinas y mejorar la seguridad y la productividad a medida que el personal y las máquinas comparten las tareas en las obras.

El despliegue establece un reparto práctico del trabajo: los sistemas autónomos recopilan y organizan repetidamente la información de las obras, mientras que los ingenieros se centran en los criterios técnicos y en la seguridad, la calidad y los plazos. La expansión prevista a otras máquinas plantea la cuestión central de hasta qué punto una misma capa de autonomía puede respaldar este modelo en todas las operaciones de construcción de Kajima.