La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están en camino de proporcionar mejoras drásticas a los sistemas autónomos. El futuro es brillante y el avance de la robótica controlada por IA no hará más que aumentar de ahora en adelante.
La IA tiene como objetivo proporcionar a los robots la capacidad de realizar tareas que antes solo podían completarse con inteligencia humana. Es decir, abarcar la capacidad de realizar una variedad de tareas por sí solo en lugar de seguir únicamente un algoritmo predeterminado creado por un programador.
La robótica común utilizada en diversas industrias de automatización se utiliza con frecuencia para realizar una sola tarea, uno de los ejemplos más populares y conocidos son los robots aspiradores Roomba. El objetivo principal de la aspiradora robótica es moverse en un patrón determinado dentro de una ubicación fija y girar o inclinar la dirección del movimiento cuando se detecta una obstrucción. Sin embargo, este robot no puede determinar qué objetos se están detectando y, por tanto, no puede adaptarse a su entorno.
Un humano puede saber qué tipo de obstrucción está presente y cómo evitarla; como una mascota familiar, pero el robot aspirador no. La IA afectará la forma en que las máquinas de todo el mundo realizan tareas al recopilar información y aprender de las experiencias que encuentran. El uso de la IA en robótica se beneficiará al obtener información de cuatro áreas clave:
- Visión
- Avaro
- Control de movimiento
- Recopilación de datos
Visión
El sistema de inteligencia artificial puede utilizar cámaras para ayudar a detectar y reconocer objetos con un mayor grado de precisión y detalle. Al entrenar una máquina para que pueda determinar qué objeto se está detectando, los siguientes pasos que se deben seguir para realizar una tarea se pueden optimizar de manera rápida y confiable.
Avaro
Mediante el uso de una variedad de sensores, se puede entrenar a un robot para que pueda detectar en qué tipo de objeto se está trabajando. Esto se puede lograr detectando las propiedades físicas del objeto y relacionando sus hallazgos con otros objetos con propiedades similares. Normalmente, como las máquinas estarán aprendiendo continuamente, se utilizarán como referencia bases de datos con información. Estos datos se discutirán en mayor detalle.
Control de movimiento
Combinando el poder de los sistemas de visión y agarre de aprendizaje automático, los movimientos que debe realizar el robot se pueden lograr con niveles precisos de precisión mientras se adapta a su entorno. El aspecto de control de movimiento se logra con dispositivos de movimiento automático, como los actuadores lineales de Progressive Automations.
Recopilación de datos
La variable más importante en el aprendizaje automático son los datos recopilados por el sistema de IA. Los macrodatos se utilizan para comparar, analizar y construir las tareas autónomas realizadas por la robótica habilitada por IA. Toda la información recopilada puede y será almacenada en bases de datos específicas de la variable que se analiza. El aumento de datos será exponencial a medida que se implemente más robótica en aplicaciones del mundo real, recopilando más información y proporcionando comentarios en tiempo real.
El uso de actuadores lineales eléctricos no hará más que aumentar a medida que se implementen cada vez más tipos de robótica en sistemas autónomos en muchas industrias diferentes. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejorarán a medida que pase el tiempo y mejorarán nuestras operaciones diarias a un alto nivel de optimización.