Arquitectura Cognitiva Híbrida para Remanufactura: Integrando Abstracción Semántica con Planificación PDDL

Resumen

La transición hacia la Industria 5.0 demanda sistemas robóticos capaces de colaborar con humanos, no solo en líneas de producción estructuradas, sino también en procesos menos estandarizados como los de recuperación de valor, como la remanufactura. Este contexto presenta desafíos únicos: alta variabilidad en los objetos entrantes y baja cadencia de producción, penalizando la programación robótica tradicional. Si bien los Grandes Modelos de Lenguaje ofrecen generalización semántica, su aplicación directa carece de la robustez necesaria para secuencias de desmontaje críticas.
Este artículo propone una arquitectura híbrida y modular para la orquestación y planificación robótica en entornos de remanufactura. A diferencia de los enfoques end-to-end, nuestra propuesta desacopla el razonamiento semántico de la planificación determinista. El sistema utiliza modelos de percepción y LLMs para abstraer el entorno no estructurado en PDDL, delegando la lógica secuencial a planificadores simbólicos. Este enfoque garantiza coherencia lógica, validando su viabilidad en escenarios donde la flexibilidad del LLM y la seguridad del PDDL son indispensables.