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Naver Labs Europe ha presentado DIVINE, un codificador universal diseñado para transformar la eficiencia de los robots autónomos. Este avance tecnológico permite que máquinas de pequeño tamaño procesen información visual compleja sin necesidad de equipos informáticos pesados o costosos.

Hasta ahora, los robots requerían múltiples sistemas independientes para entender imágenes en 2D, reconstruir espacios en 3D o reconocer a personas, lo que saturaba su memoria y ralentizaba sus movimientos. Con la llegada de esta nueva arquitectura, presentada este 23 de junio de 2026, la subsidiaria del gigante coreano Naver logra integrar todas estas funciones en un único modelo significativamente más ligero.

Según los resultados comunicados por la propia Naver, DIVINE reduce el uso de memoria del codificador en un 90 % y aumenta la velocidad de procesamiento hasta 12 veces en comparación con los métodos tradicionales. Este avance es relevante para la industria porque facilita la implementación de inteligencia artificial avanzada directamente dentro de los robots, eliminando la dependencia de servidores externos. Al simplificar el cerebro robótico, se abre la puerta a una nueva generación de dispositivos más ágiles y económicos, capaces de operar con mayor autonomía tanto en entornos industriales como en nuestros propios hogares.

¿En qué consiste exactamente DIVINE?

Para entender este avance, primero debemos comprender qué es un codificador (encoder). En el mundo de la robótica, los sensores como las cámaras o el sistema LiDAR recogen una cantidad ingente de datos del entorno. El codificador actúa como un traductor que convierte toda esa información bruta en un formato que los modelos de inteligencia artificial pueden entender y procesar para tomar decisiones.

Tradicionalmente, los robots autónomos funcionaban de manera ineficiente. Si un robot necesitaba calcular la profundidad de un objeto, entender el espacio físico y, al mismo tiempo, reconocer a un humano, debía activar tres codificadores distintos. Cada uno de ellos procesaba los mismos datos de entrada de forma redundante, lo que consumía una cantidad enorme de recursos informáticos y memoria.

La solución de Naver Labs Europe se basa en una técnica denominada destilación multimaestro (multi-teacher distillation). Este proceso permite extraer el conocimiento esencial de varios modelos expertos (los maestros), especializados en tareas concretas como la visión en 3D o el reconocimiento de formas, y comprimirlo en un único modelo más pequeño (el estudiante). Esta aproximación no surge de la nada: DIVINE da continuidad a la línea de codificadores universales que Naver Labs Europe lleva tiempo investigando.

Gracias a este método, DIVINE unifica funciones que antes estaban dispersas. En un solo sistema, el robot puede realizar la comprensión de imágenes en 2D, la reconstrucción espacial en 3D y la identificación de personas. El resultado es un cerebro mucho más ágil que evita repetir tareas innecesarias cada vez que recibe información de sus sensores.

¿Por qué este cambio es relevante para la industria?

La importancia de esta tecnología radica en su capacidad para democratizar la robótica avanzada. Históricamente, los robots inteligentes requerían estar conectados a potentes servidores externos o cargar con hardware informático muy pesado y caro. Esto limitaba su uso a grandes fábricas o entornos muy controlados.

Con DIVINE, la situación cambia drásticamente. Al reducir la carga computacional, es posible instalar una inteligencia de alto rendimiento en robots pequeños y ligeros. Estos dispositivos ahora pueden procesar todo de forma local, lo que se conoce como IA on-device o en el propio dispositivo. Esto no solo abarata los costes de producción, sino que también mejora la seguridad y la velocidad de respuesta del robot al no depender de una conexión a la nube.

Las cifras de las pruebas realizadas por la compañía muestran mejoras en varios niveles del sistema:

El uso de memoria del sistema completo del robot se reduce en un 62 %.
La velocidad de procesamiento global del sistema mejora hasta 4 veces.
La escalabilidad es mayor, ya que permite añadir nuevas capacidades mediante actualizaciones de software sin cambiar el hardware.

Como indica Lee Dong-hwan, líder del Grupo de Visión en Naver Labs, la ligereza de los cerebros robóticos es un tema central para que la IA física pueda comercializarse a gran escala. Esta tecnología ayudará a que los robots de servicio, aquellos que interactúan con nosotros en el día a día, sean una realidad más cercana y accesible.

El respaldo científico y la trayectoria de Naver Labs

Este desarrollo no ha surgido de la nada. El equipo de investigación responsable ha logrado que dos estudios relacionados con DIVINE sean aceptados en conferencias de prestigio mundial, como la Conferencia Europea sobre Visión por Computadora (ECCV) y la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR). Este reconocimiento académico avala que la tecnología propuesta tiene una base sólida y verificada por expertos independientes.

Naver Labs tiene una trayectoria consolidada en este campo. A finales de 2023, ya sorprendieron con DUSt3R, un modelo capaz de reconstruir espacios en tres dimensiones a partir de imágenes corrientes, sin necesidad de calibrar las cámaras. DIVINE se suma a esta familia de innovaciones, reforzando la estrategia de la compañía de crear robots que comprendan el mundo físico de manera tan natural y rápida como lo hacemos los humanos.

La empresa, que se define como el instituto de investigación tecnológica del futuro de Naver, continúa trabajando en áreas como los gemelos digitales y la inteligencia espacial. Su objetivo es preparar las plataformas de servicios del mañana a través de la robótica y la realidad aumentada, integrando el mundo físico con el digital de forma eficiente.

¿Qué significa esto para el futuro cercano?

La presentación de DIVINE marca una tendencia clara hacia la eficiencia. En lugar de modelos de IA cada vez más grandes y pesados, la industria está empezando a valorar la capacidad de hacer más con menos. Es un enfoque pragmático que busca llevar la tecnología fuera de los laboratorios y hacia las calles y los hogares.

Lo que viene ahora es una fase de integración. Veremos cómo esta arquitectura se implementa en robots de logística, asistentes en hospitales o dispositivos de mantenimiento industrial. Al bajar las barreras de entrada técnicas y económicas, el número de aplicaciones prácticas se multiplicará de forma exponencial en los próximos años.

El objetivo de fondo es conseguir robots capaces de entender su entorno en tiempo real sin depender de hardware pesado ni de servidores en la nube. DIVINE apunta en esa dirección: que la capacidad de un robot dependa menos del tamaño de su procesador y más de cómo está diseñado el software que lo gobierna.

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