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title: "La AM aérea permite la construcción de infraestructuras en zonas remotas"
url: https://www.voxelmatters.com/es/la-am-aerea-permite-la-construccion-de-infraestructuras-en-zonas-remotas/
date: 2025-10-24
modified: 2025-10-24
lang: es
author: "Edward Wakefield"
description: "Según un comunicado de la Universidad Carnegie Mellon, una nueva investigación realizada por la Facultad de Ingeniería aúna drones, fabricación aditiva y grandes modelos lingüísticos para redefinir el futuro de..."
categories:
  - "Drones/VANT"
  - "IA"
  - "Impresión 3D en la construcción"
tags:
  - "future"
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# La AM aérea permite la construcción de infraestructuras en zonas remotas

[Según un comunicado de la Universidad Carnegie Mellon](https://engineering.cmu.edu/news-events/news/2025/10/10-skybound-construction.html), una nueva investigación realizada por [la Facultad de Ingeniería](https://www.voxelmatters.com/carnegie-mellon-university-offers-a-master-of-science-in-am/) aúna drones, fabricación aditiva y grandes modelos lingüísticos para redefinir el futuro de la construcción aérea. Sus creadores esperan que este nuevo avance permita construir refugios, reforzar infraestructuras y construir puentes en zonas inaccesibles.

[La fabricación aditiva aérea —que consiste básicamente en utilizar impresoras 3D voladoras](https://www.voxelmatters.com/es/un-grupo-de-investigadores-desarrolla-un-revolucionario-sistema-de-am-aerea-para-construir-edificios-in-situ/)— lleva años fascinando a los investigadores, pero la inestabilidad natural de los drones durante el vuelo hace que la fabricación tradicional capa por capa resulte casi imposible. Para superar este obstáculo, Amir Barati Farimani, profesor titular de Ingeniería Mecánica, ha equipado las aeronaves con un sistema basado en la recogida y la colocación de bloques magnéticos que permite montar con gran precisión las estructuras y un [modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés)](https://www.voxelmatters.com/researchers-use-machine-learning-to-enhance-metal-3d-printing/) capaz de traducir objetivos de diseño de alto nivel, como la construcción de un puente, en planes ejecutables.

![Aerial AM enables the construction of remote infrastructure. The work from Carnegie Mellon University combines drones, AM, and LLMs.](https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/10/1010-em-skybound-construction.jpg)

«La adaptabilidad de los LLM nos permite generar y ajustar los planos de construcción sobre el terreno. Si surge algún problema durante la edificación, podemos cambiar de estrategia para garantizar la eficiencia y la precisión del proceso», explica Barati Farimani.

Para probar esta tecnología de AM aérea, los investigadores elaboraron una cuadrícula de 5x5 y encargaron a los drones que diseñaran una serie de formas muy concretas utilizando los bloques magnéticos. Las aeronaves trabajaban bajo la supervisión de una cámara, por lo que si alguna colocaba un bloque en la posición incorrecta, dejaba un hueco o llevaba a cabo el proceso de forma ineficiente, el LLM le indicaba de forma autónoma que resolviera el error con un nuevo plan en lugar de empezar de nuevo. Gracias a este ciclo cerrado basado en el intercambio de información, los investigadores lograron completar con éxito el 90% de las construcciones.

https://www.youtube.com/watch?v=jIU0EgjFZ2c

«En el futuro, esta tecnología podría rellenar baches, reparar naves espaciales en órbita y construir infraestructuras en regiones montañosas a las que la maquinaria pesada no puede llegar», añade Farimani.

El próximo paso del equipo de la Universidad Carnegie Mellon será probar los drones fuera del laboratorio para que empiecen a tomar contacto con los desafíos a los que deberán enfrentarse en el mundo real. Los ingenieros tienen previsto probar el uso de los modelos de lenguaje grande (LLM) para construir estructuras 3D y trabajar con [materiales de construcción más dinámicos](https://www.voxelmatters.com/israeli-startup-helios-will-make-oxygen-from-regolith-on-the-moon/) que permitan mejorar aún más la flexibilidad que ofrecen los diseños de las estructuras en términos de rendimiento.