Inacapito
Asistente físico con IA para INACAP Renca
- Rol
- Autor del proyecto · equipo de 5
- Periodo
- 2026
- Estado
- Esperando materiales
Inacapito resuelve un problema real de la sede: encontrar dónde queda cada cosa y a quién preguntarle. Escucha por voz, razona con un modelo de lenguaje y responde en voz alta mientras su cara gesticula en una pantalla táctil. Al no depender de menús ni de texto, también es accesible para personas con discapacidad visual o motriz.
Baja para verlo por dentro
Por dentro
Carcasa
El cuerpo de la mascota, para imprimir en PLA rojo y blanco en el FabLab de la sede.
Carcasa
El cuerpo de la mascota, para imprimir en PLA rojo y blanco en el FabLab de la sede.
Pantalla táctil 7"
La cara animada: gesticula sincronizada con el audio mientras habla.
Raspberry Pi 4
El cerebro. Corre el reconocimiento de voz, la conversación y la síntesis como servicios que arrancan solos al encender.
Cámara
Detecta cuando alguien se acerca para saludar primero. Cero reconocimiento facial y nada se graba.
Servomotores
Mueven los brazos para que la conversación se sienta cercana.
Parlante
La voz de Inacapito, generada en local con Pocket TTS.
Fuente de poder
Alimenta la Raspberry, la pantalla y los servos desde un solo enchufe.
Componentes de la lista de materiales; su ubicación dentro del cuerpo es un esquema de integración.
Fases
- INACAP Abierto
Nace Jarvis-BMO
Una Raspberry Pi 3 sin entorno gráfico, botones en los pines GPIO y un pipeline con Whisper y LLaMA en Groq más la voz de ElevenLabs. La carcasa no alcanzó a estar lista, así que la cara animada se programó en pygame en 9 horas.
Hecho - Al día siguiente
El robo y el pivote a la web
Robaron la Raspberry Pi y su tarjeta SD del stand, con el código local y el prompt original. El proyecto se reconstruyó desde cero como app web en Next.js, con Inacapito en 3D.
Hecho - Ago – sep 2026
Fondos concursables
Inacapito ganó los fondos concursables de la sede para financiar su versión física definitiva: Raspberry Pi 4, pantalla táctil de 7", servomotores y visión artificial no invasiva.
Hecho - Hito 1 · sep 2026
Definición y compras
Equipo de cinco integrantes, presupuesto y lista de materiales definidos con distribuidores locales.
Hecho - 10 sep – 15 oct 2026
INACAP Edge Vision
El motor de visión: una plataforma modular que corre YOLOv8 en ONNX sobre CPU, con seguimiento tolerante a oclusiones y 222 tests aprobados (80% de cobertura).
Hecho - Ahora
Esperando los materiales
Los hitos siguientes quedan en pausa hasta que llegue el hardware. Apenas llegue, parte el armado.
En curso - Hito 2
Integración física y conversacional
Ensamblar el cerebro con la pantalla, el audio, la cámara y los servos; imprimir la carcasa en el FabLab y dejar todo corriendo como servicios del sistema.
En pausa - Hito 3
Percepción visual y conocimiento
Saludo automático al detectar que alguien se acerca y la base de conocimientos autorizada de la sede.
En pausa - Hito 4
Validación en terreno
Tres jornadas de prueba con estudiantes y visitas, con metas de respuesta en menos de 10 segundos y más de 85% de precisión.
En pausa
Con qué está hecho
Conversación
- Groq Whisper (large-v3-turbo)
- GPT OSS 20B en Groq
- Búsqueda web con Tavily
- Pocket TTS · voz Lola
- ElevenLabs de respaldo
Visión
- INACAP Edge Vision
- YOLOv8 en ONNX (CPU)
- Seguimiento por IoU
- Panel local sin CDN
Hardware
- Raspberry Pi 4
- Pantalla táctil 7"
- Cámara
- Servos SG90
- Parlante
- Fuente Mean Well
Web
- Next.js 15
- React
- Three.js
- Tailwind
Lo que aprendí
- Un demo en vivo necesita plan B: la cara en pygame salió en 9 horas porque la carcasa no estuvo a tiempo.
- Todo debe vivir fuera del dispositivo: el robo se llevó el código local y el prompt original.
- La privacidad se diseña desde el inicio: la cámara solo detecta presencia, sin rostros ni grabaciones.
Lo que viene: Apenas lleguen los materiales: armar el cuerpo con la Raspberry, la pantalla y los servos, sumarle la visión y probarlo con estudiantes y visitas en la sede.