El aprendizaje automático (ML) y la robótica se están entrelazando de una manera que amplía los límites de lo que pueden hacer los sistemas automatizados.
La fusión del aprendizaje automático con la robótica crea robots más adaptables que pueden realizar tareas complejas, lo que contribuye a los avances en diversas industrias y en la vida cotidiana. Al aprovechar el aprendizaje automático, los robots pueden trabajar de manera eficiente y flexible en entornos cambiantes, lo que es crucial para tareas que van desde la fabricación hasta la atención médica.
¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?
El aprendizaje automático (ML) es un tipo de inteligencia artificial (IA). La IA es un campo amplio de la informática centrado en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que incluyen la resolución de problemas, el reconocimiento, la comprensión del lenguaje natural y la toma de decisiones. Los sistemas de IA pueden basarse en reglas, utilizando un conjunto predefinido de reglas, o pueden aprender de los datos.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que implica el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos . A diferencia de la inteligencia artificial basada en reglas, el aprendizaje automático se ocupa específicamente del desarrollo de algoritmos que puedan cambiar su rendimiento o mejorar su precisión a medida que se exponen a más datos a lo largo del tiempo.
Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la robótica
Visión artificial
Ya hemos analizado la visión artificial , pero es esencial señalar que es una herramienta importante de ML. La visión artificial se refiere a la tecnología y los métodos utilizados para proporcionar análisis basados en imágenes para aplicaciones como la inspección automatizada, el control de calidad y la guía de robots. En la visión artificial, los algoritmos de ML se utilizan para interpretar los datos visuales capturados por los sistemas de visión artificial para extraer patrones, tomar decisiones o realizar acciones basadas en la información visual. El ML permite que los sistemas de visión artificial se adapten a nuevos escenarios sin estar programados explícitamente para ellos. Esto es particularmente útil en entornos dinámicos donde las condiciones pueden cambiar rápidamente.
Robots industriales
El aprendizaje automático en robots industriales, conectado al Internet industrial de las cosas (IIoT), está transformando el panorama de la fabricación y la producción. Los robots industriales equipados con algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento (en lugar de depender del mantenimiento programado tradicional) mediante el análisis de datos de sensores y otros indicadores de fallas en los equipos, lo que en última instancia reduce los costos relacionados con el tiempo de inactividad.
Además, los robots industriales equipados con ML pueden ajustar sus acciones en tiempo real para adaptarse a las variaciones en los materiales o las condiciones ambientales , como la temperatura, la velocidad y la presión.
Robots colaborativos (Cobots)
Los cobots utilizan el aprendizaje automático para trabajar de forma segura junto a los humanos, aprendiendo de sus movimientos y adaptándose para ayudarlos mejor. Pueden aprender a anticipar las acciones humanas y ajustar su comportamiento para evitar colisiones y optimizar las tareas cooperativas. Debido a los avances en la visión artificial y las pinzas inteligentes, los cobots se están expandiendo a nuevas aplicaciones, como la soldadura por puntos. En realidad, pueden ayudar con tareas que pueden ser difíciles para los humanos, como la aplicación precisa de pintura o adhesivos o tareas ergonómicamente desafiantes.
Dónde vemos el aprendizaje automático en la vida real
Fabricación
En el sector de la fabricación, los robots con tecnología ML están dando pasos importantes en la optimización de las líneas de montaje y la mejora de la calidad de la producción . Por ejemplo, los fabricantes de automóviles ahora pueden ensamblar diferentes modelos de automóviles en la misma línea de producción sin largos tiempos de configuración ni reprogramación manual. Como vimos anteriormente, los robots equipados con ML también mejoran la precisión en tareas como el ensamblaje, la pintura y la soldadura. Los sistemas de automatización con aprendizaje automático utilizan la visión artificial y el análisis de datos en tiempo real para detectar y adaptarse a los cambios en su entorno, lo que garantiza una calidad constante y reduce la tasa de defectos.
En la salud
El aprendizaje automático en el ámbito sanitario, en particular en el contexto de los robots quirúrgicos, es un campo que avanza rápidamente y ofrece numerosos beneficios. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorar la precisión de los robots quirúrgicos , lo que les permite realizar procedimientos complejos con mayor control y son menos invasivos que la cirugía tradicional. Los robots quirúrgicos equipados con aprendizaje automático también pueden procesar grandes cantidades de datos médicos para identificar patrones y conocimientos que pueden ayudar a los cirujanos en la formación y la toma de decisiones clínicas más informadas.
Almacenamiento
El aprendizaje automático está desempeñando un papel transformador en el almacenamiento , en particular mediante el uso de robots para la gestión de inventarios y el cumplimiento de pedidos . Los robots con capacidades de aprendizaje automático pueden automatizar tareas rutinarias como la selección, la clasificación y la paletización de mercancías. También pueden proporcionar información sobre los niveles de inventario, la disponibilidad de existencias, los plazos de envío y las tasas de cumplimiento, lo que mejora la eficiencia operativa.