Panasonic Holdings presenta KMC, modelos de referencia para la IA física

El 11 de noviembre de 2026, Panasonic Holdings anunció una iniciativa denominada Manufacturing Commons, cuyo nombre de proyecto es KMC, para desarrollar en Japón modelos de referencia de IA y robótica mediante la colaboración entre la industria, el Gobierno y el ámbito académico, y desplegarlos en los lugares de trabajo.

KMC forma parte de un esfuerzo más amplio para acelerar la IA física impulsada por la experiencia práctica, que aplica la IA a los lugares de trabajo físicos combinándola con conocimientos especializados en fabricación. La empresa busca mejorar los procesos de investigación, diseño y producción a medida que el uso de la IA se extiende más allá de los entornos digitales.

El ciclo de aprendizaje propuesto comienza cuando la IA aprende de la experiencia, las habilidades y el criterio de los trabajadores. Estos utilizan los análisis y las propuestas resultantes, y los nuevos conocimientos y datos que se generan durante ese trabajo vuelven a la IA para que siga aprendiendo. El objetivo de Panasonic es lograr un aprendizaje continuo y bidireccional entre las personas, los lugares de trabajo y la IA en los ámbitos de la investigación, el diseño y la fabricación.

En el marco de KMC, las organizaciones compartirían tecnologías de fabricación, conocimientos y vínculos entre personas, sin limitarse a las fronteras entre empresas y organizaciones. La ambición declarada de Panasonic es aunar las capacidades de fabricación de Japón para crear un modelo de producción competitivo a escala mundial.

El anuncio también alude a la visión tecnológica para 2040 de la División de Tecnología, que combina el desarrollo tecnológico con la cocreación junto a socios. Señala la IA y los sistemas ciberfísicos —que conectan el análisis digital con las operaciones físicas— como tecnologías comunes a distintas áreas de investigación, entre ellas la robótica, la detección y los enfoques basados en modelos.

Datos de fabricación y aplicaciones de procesos

La estrategia se basa en más de un siglo de experiencia en fabricación de materiales, dispositivos, detección, control y procesos de producción. También aprovecha las técnicas de los trabajadores cualificados y sus métodos para convertir fenómenos físicos en datos útiles, de modo que el trabajo con IA tenga una base tanto en las operaciones de fábrica como en el software.

Una de las áreas de fabricación mencionadas en el anuncio son las células solares de perovskita sobre vidrio. La tecnología de materiales de Panasonic y las técnicas de recubrimiento por inyección de tinta, procesamiento láser y sellado procedentes de la fabricación de pantallas permiten producir vidrio generador de energía para ventanas y paredes. La empresa tiene previsto utilizar la informática y la IA para desarrollar materiales y optimizar las condiciones de los procesos; la actividad comercial comenzó con la venta de unidades previas a la producción en masa en septiembre de 2026, y se prevé iniciar la producción en masa completa en abril de 2029 en el centro de desarrollo de tecnologías de producción en masa de Nagahama, en la prefectura de Shiga.

El trabajo en semiconductores se centra en equipos avanzados para las etapas posteriores de fabricación, destinados al apilamiento tridimensional de chips y a otros usos de fabricación de próxima generación. Combina tecnologías de modificación de superficies mediante plasma, unión de precisión, impresión, inspección y transporte. Un Proyecto de encapsulado de semiconductores con IA, puesto en marcha recientemente, reúne la investigación y el desarrollo empresarial. El análisis mediante IA de los datos de los procesos y las imágenes de inspección tiene por objeto facilitar la predicción de la calidad, la búsqueda de condiciones de proceso y la definición de las especificaciones de los equipos.

T-Rex, un ejemplo de robótica

Un comunicado de investigación de Panasonic fechado el 5 de noviembre de 2026 ofrece un ejemplo del tipo de trabajo en robótica que respalda la estrategia. Panasonic Holdings y Panasonic R&D Company of America desarrollaron T-Rex junto con investigadores de UC Berkeley, NVIDIA, Stanford University, Sapienza University of Rome e ItalAI. El sistema integra información táctil obtenida en las yemas de los dedos en un modelo de visión, lenguaje y acción, que convierte imágenes e instrucciones en lenguaje natural en acciones del robot y permite corregir sus movimientos cuando cambian las condiciones de contacto.

T-Rex genera acciones generales mediante un módulo de visión y lenguaje que funciona a aproximadamente 5 Hz, es decir, cinco actualizaciones por segundo, mientras que un módulo táctil corrige el movimiento a aproximadamente 20 Hz. Esto permite responder a deslizamientos o a una presión excesiva sin repetir el proceso más lento de reconocimiento de imágenes para cada ajuste. El artículo sobre T-Rex documenta un conjunto de datos táctiles de 100 horas y la arquitectura Mixture-of-Transformers de frecuencia variable, que permite acomodar estas distintas velocidades de procesamiento.

Panasonic informa de una tasa media de éxito del 65 % en 12 tareas de contacto en condiciones reales, frente al 35 % del método de comparación más sólido y al 42 % cuando se eliminó la información táctil. La evaluación incluyó pasar páginas, trasladar huevos, aplicar pasta de dientes, abrir cerraduras, sacar tarjetas y enroscar bombillas; tareas que requieren controlar la fuerza con delicadeza y manipular objetos deformables.

Panasonic prevé aplicaciones futuras, como insertar, retirar y apretar componentes en la fabricación, y manipular artículos flexibles o frágiles en la logística, con el objetivo de reducir la carga de trabajo de los trabajadores y aliviar la escasez de mano de obra. La cuestión central para KMC es si los conocimientos de fabricación compartidos pueden ayudar a convertir resultados de investigación como T-Rex en modelos de referencia reutilizables en lugares de trabajo de producción y logística.