El desarrollo de la robótica colaborativa ha redefinido la relación entre el hombre y la máquina.
Un paradigma que implica una estrecha cooperación entre los sistemas robóticos y el trabajo humano, permitiendo también la interacción física en espacios reducidos.
Sin embargo, hay que destacar que no existen máquinas "colaborativas" por naturaleza. Es cierto que un robot puede estar diseñado para una tarea colaborativa, pero es la aplicación la que hace todo el trabajo.
Es la aplicación que hace que el robot sea "colaborativo".
Un papel fundamental en esta situación lo juegainteligencia artificial que por tanto, también en aplicación a la robótica colaborativa, se encuentra entre las tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0.
IA y diferencias entre robots tradicionales y Cobots
Es precisamente la inteligencia artificial la que permite, por tanto, la creación de máquinas inteligentes capaces de trabajar y reaccionar como los seres humanos, además de interactuar con ellos.
La gestión de robots colaborativos (Cobots) también se ve facilitado por su capacidad para adquirir información, poder interpretar el mundo que los rodea y decidir qué medidas tomar.
Este es el concepto detrás del Aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático por parte de máquinas.
Gracias a la IA, en última instancia, los usuarios ya no necesitan conocer software o lenguajes de programación, sino simplemente mostrarle al robot lo que tiene que hacer.
A esto, existen tres grandes diferencias entre los llamados robots “tradicionales” y los Cobots;
- Flexibilidad: Ligeros y de pequeño tamaño, los Cobots también pueden operar en espacios reducidos y, si se mueven, se pueden reprogramar fácilmente.
- Listo para usar: Dado que los Cobots no requieren cambios complejos en los esquemas de producción, pueden implementarse muy rápidamente e integrarse rápidamente en las áreas de trabajo.
- Seguridad: Los cobots, a diferencia de los robots tradicionales, pueden funcionar sin el uso de barreras o jaulas protectoras. También pueden equiparse con una serie de sensores y visores que aumentan la eficacia operativa y la seguridad.
Precisamente este último es el caso de Visor 3D con IA a bordo, patentado por Noitech y montado en el mobot/Cobot todrobot TR1.
Robótica colaborativa e interacción física entre humanos y robots.
Allá robótica colaborativa Por tanto, permite una interacción física segura con los humanos.
Los cobots, al compartir espacio con operadores humanos, han abierto el camino a una forma diferente de utilizar la robótica en el sector industrial y más allá.
En el'interacción física humano-robot (PhHRI, o Interacción Física Humano-Robot), los aspectos de percepción del entorno y predicción de la intención humana representan un requisito fundamental.
Y es así como la combinación humano-robot produce beneficios en una doble dirección:
- El hombre puede ser aliviado por operaciones pesadas, como el traslado y manipulación de cargas pesadas, la ejecución de tareas repetitivas y exigentes, etc.;
- El robot puede beneficiarse de las capacidades individuales de los humanos, capaces de predecir y resolver situaciones imprecisas, para adaptarse a la flexibilidad y variabilidad de las tareas.
Los desafíos de la IA para la robótica colaborativa
Los desafíos que enfrenta la inteligencia artificial se discutieron durante una conferencia organizada por siri (Asociación Italiana de Robótica y Automatización), con motivo de 33ª edición de BiMu.
Lo que destaca es el de la percepción del medio ambiente, o la capacidad del robot para planificar y tomar decisiones de forma autónoma.
En los últimos 10 años, con la explosión del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la visión por computadora, la inteligencia artificial ha logrado grandes avances.
Las mejoras logradas en el ámbito de visión artificial, Sobre todo, permiten que las máquinas actuales interpreten incluso situaciones muy complejas. Todo esto permitió que ciclo de percepción, razonamiento y acción, necesaria para llevar a cabo tareas cada vez más complicadas y perfeccionar la interacción hombre-máquina.
El desafío lanzado por BiMu es ir más allá del nivel actual de interacción, para obtener una automatización que permita al robot realizar tareas de forma autónoma.
El punto de llegada es lo que se llama "human in the ejecución loop", donde humanos y robots trabajan en el mismo entorno, pero sin compartir a nivel de toma de decisiones.
Para abordar estos desafíos, como afirma Domenico Appendino, presidente de Siri, necesitamos promover la colaboración entre el mundo académico y el industrial «que en nuestro país a menudo todavía circulan por dos vías separadas».
Un mantra, esto, aquello Noitech siempre lo ha hecho suyo. De hecho, es justo desde Departamento interno de investigación y desarrollo, compuesto de académicos e ingenieros, donde nacen nuestras soluciones tecnológicas avanzadas.
