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Un nuevo equipo de investigación polaco quiere enseñar física robótica

Un nuevo equipo de investigación polaco quiere enseñar física robótica

Para que los robots se muevan eficientemente no sólo en el laboratorio, sino también en el apartamento o en la calle, es necesaria la investigación con inteligencia artificial. Será realizado por un nuevo equipo de investigación establecido en IDEAS NCBR.

IDEAS NCBR es un centro de investigación y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial. En su seno se creará un nuevo equipo de robótica de interacción física.

El desafío para los fabricantes de robots es que deben poder orientarse bien en un entorno dinámico y moverse sobre superficies muy diversas, no sólo en salas de laboratorio. Aquí es donde la inteligencia artificial, a veces llamada inteligencia física o corporal, viene en ayuda de los robots.

«Mi opinión sobre el desarrollo de la robótica es que está estrechamente relacionado con el desarrollo de la inteligencia artificial. Primero, los modelos se desarrollan teóricamente, luego se prueban en conjuntos de datos o en un simulador. En el siguiente paso, los robóticos intentan aplicarlos minuciosamente a los robots. operando en el mundo real”, dijo Krzysztof Valas, líder de un equipo de investigación recién creado en IDEAS NCBR.

La locomoción de robots que caminan en entornos no estructurados será una de las principales áreas de interés del nuevo equipo.

«Aunque los robots pueden caminar, saltar y realizar volteretas hacia atrás, estas actividades se realizan principalmente en una superficie estable. Sin embargo, nos esforzamos por garantizar que los robots puedan realizar estas tareas en diferentes superficies, utilizando el contacto de todo el cuerpo, no sólo los pies». La necesidad de interacción física es particularmente evidente en tareas relacionadas con el movimiento de robots móviles, así como en la manipulación automatizada de objetos. En ambos escenarios, una comprensión integral de la física del contacto es esencial para una interacción efectiva con el entorno. , queremos desafiar el enfoque actual que evita el contacto con el medio ambiente: «Utiliza la vista y el tacto para la percepción y la acción», explica Krzysztof Vallas.

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En la primera fase de la investigación, el equipo no construirá los robots por sí solo. Los científicos utilizarán modelos robóticos ya preparados para desarrollar algoritmos respaldados por el aprendizaje automático.

En etapas posteriores del trabajo se crearán componentes físicos adicionales para los robots mediante impresión 3D. Esto permitirá crear prototipos de soluciones relacionadas, por ejemplo, con el agarre o la creación de nuevos pies para robots andantes.

Un científico de IDEAS NCBR destaca que cuando los robots interactúen con el medio ambiente, la seguridad será una prioridad absoluta. El investigador quiere crear robots (y los algoritmos que los controlen) que no dañen a los humanos. En este contexto, recuerda las Tres Leyes de Asimov, que constituyen la base de la robótica desde hace varias décadas y se resumen en que las máquinas no pueden permitir que se dañe a los humanos.

«Las posibles aplicaciones comerciales de los resultados de nuestro trabajo futuro incluyen sistemas de producción, que hasta ahora han sido difíciles de robotizar porque los sistemas automatizados utilizados no tenían en cuenta los aspectos físicos de los objetos que manipulan», afirma Krzysztof Valas.

La segunda aplicación en la que trabajará el equipo es la mejora del movimiento de robots capaces de caminar. Los robots conocerán mejor los parámetros físicos del terreno sobre el que se mueven. El experto añade: «En este caso veo como una aplicación potencial el uso de robots en la inspección de instalaciones industriales, en operaciones de rescate o como asistentes en nuestras actividades diarias. Los asistentes robóticos podrán seguirnos a todas partes».

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El nuevo equipo de investigación de IDEAS NCBR tiene la intención de utilizar herramientas de vanguardia en el campo ampliamente comprendido de la inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, la visión por computadora avanzada, el aprendizaje de representación y el procesamiento de señales, con un enfoque particular en técnicas no supervisadas.

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