Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

Desarrollo de un agente de inteligencia artificial basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para la automatización del ciclo experimental en la línea de robótica móvil de la Universidad de Nariño

Código: 3944 • Estado: Revisión Comité de Ética

Investigador Principal Wilson Olmedo Achicanoy Martinez

Facultad Ingeniería

Departamento Electrónica

Resumen del Proyecto En este proyecto se aborda uno de los problemas de la enseñanza de la robótica móvil avanzada, que ocurre entre el planteamiento teórico-matemático y la implementación técnica en middleware de control real en laboratorio. En la Universidad de Nariño, ya se cuenta con una infraestructura completa de robótica móvil que incluye plataformas móviles (17 robots tipo Sphero y un robot cuadrúpedo Unitree EDU GO2) y un software de gestión (SW-LRE-Udenar), en la que los estudiantes suelen consumir un tiempo considerable en la depuración sintáctica de algoritmos basados en ROS Noetic, limitando la iteración rápida en el aprendizaje, el desarrollo de cursos e investigaciones en el área de la robótica. Para resolver esto, se propone el desarrollo de un agente de inteligencia artificial (IA) basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM, Large Language Model) que actúe como asistente autónomo de ciclo cerrado para el laboratorio de robótica.

El objetivo general es desarrollar un agente de IA que asista de manera autónoma en el ciclo experimental, desde el planteamiento matemático liderado por el estudiante, docente o investigador, hasta la validación de métricas con las plataformas robóticas disponibles. La metodología se divide en cuatro fases: 1) especificación y construcción de una base de conocimiento vectorial (RAG, Retrieval-Augmented Generation) con la documentación técnica del laboratorio; 2) integración del middleware ROS Noetic y el motor de razonamiento LLM; 3) ejecución física de pruebas de navegación y búsqueda (como por ejemplo, foraging) en la arena del laboratorio instrumentada para la captura de métricas sensoriales; y, 4) validación pedagógica con estudiantes del pregrado o postgrado del Departamento de Electrónica de la Universidad de Nariño.

Entre los resultados esperados se contemplan la optimización del tiempo de experimentación y el acceso de un público amplio académico a la robótica móvil compleja. Como productos comprometidos se entregarán el registro de soporte lógico del software del agente, un artículo científico enviado a una revista indexada en Scopus/Publindex y una guía de laboratorio actualizada. El proyecto se justifica bajo la modalidad de Desarrollo Tecnológico, al proponer una mejora sustancial en los servicios del laboratorio mediante una arquitectura de IA de ciclo cerrado pionera en la región.

Convocatoria Docente 2026

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Grupo de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (GIIEE)	Automatización y Control	Categoría A

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
Andres Dario Pantoja Bucheli	INT
Manuela Viviana Chacón Chamorro	EXT
Brayan Stiven López Méndez	EXT

Estudiantes

Nombre	Programa Académico
Diego Alejandro Taimal Chinguan	Ingeniería Electrónica