Caterpillar está probando un sistema de IA llamado "Cat AI" en su maquinaria de construcción con la plataforma de Nvidia

Un importante fabricante de equipos de construcción está probando sistemas de inteligencia artificial en sus máquinas a través de una nueva colaboración con un fabricante líder de chips.

Caterpillar anunció su colaboración con Nvidia para incorporar capacidades de IA a su maquinaria de construcción. La compañía presentó su nuevo sistema, llamado "Cat AI", en la feria ConsumertronShow el miércoles. La tecnología se está probando en la miniexcavadora Cat 306 CR, una máquina excavadora de tamaño mediano.

El sistema de IA se ejecuta en la plataforma Jetson Thor de Nvidia y utiliza múltiples agentes de IA para ayudar a los operadores de las máquinas. Brandon Hootman, responsable del trabajo de datos e IA en Caterpillar, explicó que el sistema puede responder a las preguntas de los operadores, proporcionar acceso a la información, ofrecer consejos de seguridad y programar citas de servicio.

Según Hootman, es crucial que los trabajadores obtengan información útil mientras operan los equipos. "Nuestros clientes no viven frente a una computadora portátil a diario; viven en la tierra", afirmó . La nueva tecnología permite a los operadores obtener la información que necesitan sin interrumpir su trabajo.

Los gemelos digitales ayudan a planificar proyectos de construcción

La colaboración también implica la creación de copias virtuales de obras de construcción. Caterpillar está probando estas réplicas digitales con las herramientas de simulación Omniverse de Nvidia . Estos entornos virtuales ayudan a planificar los horarios de trabajo y a calcular la cantidad de material necesario para los proyectos. Las máquinas de la empresa ya transmiten unos 2000 mensajes por segundo a Caterpillar, y esta información ayudará a crear simulaciones precisas.

Caterpillar ya utiliza vehículos totalmente autónomos en operaciones mineras. Hootman afirmó que las pruebas actuales representan un importante avance en el proceso de la compañía para incorporar mayor automatización a su línea de productos. Explicó que iniciaron este proyecto porque abordaba una necesidad inmediata de un cliente y podía comercializarse con relativa rapidez. Esta tecnología también sienta las bases para el desarrollo futuro.

Nvidia amplía su estrategia de IA física

Para Nvidia, colaborar con una empresa industrial tradicional como Caterpillar se ajusta a sus planes de IA física . Bill Dally, director científico de la compañía, afirmó en 2025 que la IA física representa la próxima gran oportunidad para Nvidia y sus unidades de procesamiento gráfico.

En su discurso inaugural del lunes en el CES, Nvidia presentó su sistema completo para IA física, incluidos modelos de IA abiertos como su familia Cosmos , software de simulación y herramientas para desarrolladores.

Deepu Talla, quien supervisa la robótica y la IA de borde en Nvidia, afirmó que la compañía considera la IA física de forma amplia. "La IA física es la próxima generación de IA", afirmó Talla, y añadió que la tecnología se aplica a cualquier máquina, desde vehículos autónomos hasta equipos de construcción.

Nvidia anunció esta semana que planea suministrar chips de computadora y software de conducción autónoma a empresas que operan flotas de robotaxi, y se espera que los servicios comiencen a operar en 2027.

El fabricante de chips anunció una asociación con Uber en octubre para desarrollar tecnología para taxis autónomos.

En diciembre, Nvidia lanzó un software que permite a los vehículos gestionar la conducción urbana sin intervención humana. Mercedes-Benz planea instalar este sistema en los vehículos que llegarán a finales de 2026, lo que les permitirá gestionar entornos urbanos complejos similares a las calles de San Francisco.

Nvidia proporciona a los fabricantes de automóviles procesadores informáticos y software de prueba. La compañía vende su computadora automotriz Drive AGX Thor por aproximadamente $3,500 por unidad. Según Nvidia, esto ayuda a los fabricantes de automóviles a reducir los costos de desarrollo de funciones de conducción autónoma y a comercializarlas más rápidamente.

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