Si el objetivo de la Inteligencia Artificial es imitar la forma en la que piensa el cerebro humano a partir de una serie de programas de computación, aplicada al ámbito de la robótica implica buscar la mejor manera de que estas máquinas tengan la capacidad de tomar decisiones, según la información que reciben de su entorno.
En realidad, la cibernética es una ciencia muy completa que aúna distintas disciplinas como la ingeniería, la electrónica y sobre todo la computación. Por este motivo, la IA y la robótica cada vez están más unidas ya que son campos en constante evolución que se han unido para mejorar las capacidades de estos autómatas.
Los beneficios de equipar a los robots con IA
Equipar a los robots con herramientas de IA, les permite aprender y tomar decisiones de manera autónoma y en tiempo real gracias al uso de algoritmos y técnicas que les hace procesar información de los sensores que les conecta con su entorno. Así, pueden comprender lo que les rodea para moverse y actuar de forma correcta.
La integración de ambas disciplinas ha impulsado el desarrollo de sistemas robóticos cada vez más avanzados y autónomos, ya que su ámbito de colaboración será cada vez mayor.
La robótica también puede contribuir al desarrollo de la IA, proporcionando datos y situaciones del mundo real para entrenar y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático. Además, los robots pueden ser utilizados como plataformas para probar nuevas técnicas de IA y aprendizaje por refuerzo.
¿Qué usos tiene la IA en la robótica?
Esta disciplina se ha ido desarrollando en función de las necesidades que van surgiendo, pero a grandes rasgos sus beneficios se centran en especial en la automatización de tareas que aportan poco valor, que pueden suponer un peligro para las personas porque se realizan en entornos peligrosos, o que necesitan de gran precisión de forma repetitiva y a gran velocidad. Además de aumentar la productividad en el sector industrial, la robótica también se utiliza en otros sectores como el sanitario para realizar operaciones a distancia y de gran precisión o trabajo en laboratorios.
Por tanto, los usos y aplicaciones de la IA en la robótica son cada vez mayores, como la navegación autónoma que permite que estas máquinas se desplacen de manera autónoma en entornos desconocidos, gracias a la información que sus sensores, sistemas de visión por computadora y aprendizaje automático recogen y que son después procesados, para utilizar los algoritmos adecuados y detectar y manipular objetos, calcular distancias y evitar obstáculos.
Así, estas máquinas pueden crear mapas de su entorno y moverse sin problema, incluso en entornos peligrosos o de difícil acceso. No necesitan la intervención del ser humano porque incluyen también el uso del Machine Learning, que les permite aprender de experiencias anteriores y mejorar en su capacidad para tomar decisiones en tiempo real.
Algo parecido ocurre con la manipulación de objetos. El uso de esta tecnología aporta precisión y eficacia ya que los sensores ofrecen la información necesaria para adaptar la fuerza de agarre en función del objeto que están manipulando y de la actividad que desarrollan. Las destrezas en la manipulación de objetos mejoran además con la experiencia que va adquiriendo el robot.
Hay que recordar que son herramientas diseñadas para colaborar con los humanos y la interacción con ellos en cada vez mayor, y pueden adaptarse y dar respuesta rápida a todo tipo de situaciones.
Otras aplicaciones de la IA en la robótica
Las aplicaciones de la IA en la robótica no paran de crecer y los campos de desarrollo son cada vez mayores. Por ejemplo, en los robots industriales se utiliza el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los errores en la línea de ensamblaje con el fin de mejorar su capacidad de producción. En muchos de estos casos se trata de ir hacia el modelo de robots móviles autónomos, o AMR.
Además, la IA también se utiliza para aumentar las capacidades de estas herramientas y que puedan realizar tareas cada vez más complejas, desde la soldadura y el ensamblaje de componentes electrónicos, hasta una cirugía compleja con mayor precisión y control y procedimientos menos invasivos para el paciente. En el campo de la salud tiene también mucha relevancia en el ámbito del diagnóstico, ya que a la IA y al Machine Learning, se le puede sumar la aplicación de herramientas Big Data, para recabar y analizar grandes volúmenes de información relativos a otros diagnósticos.
Todo para mejorar la colaboración con las personas.
