No podrás conectarte si excedes diez intentos fallidos.
La Agencia SINC ofrece servicios diferentes dependiendo de tu perfil.
Selecciona el tuyo:
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado el sistema SMART para crear robots organizados socialmente. Las máquinas se ayudan mutuamente para cumplir un objetivo, y para ello se valen de las mejores aptitudes del robot-individuo.
La robótica es un área de la automática que está sobrepasando las fronteras de lo posible. Hasta hace algunos años nadie podía imaginar que un robot pudiera ser nuestro interlocutor en un museo, en un restaurante o traducirnos textos en otro lenguaje. Hasta hace pocos meses nadie podía imaginar que los robots podían auto-organizarse para formar un grupo de trabajo jerarquizado según sus cualidades “físicas y técnicas” y que estos “individuos” podrían ayudarse mutuamente con el único fin de cumplir una misión.
El grupo de Robots y Máquinas Inteligentes de la UPM ha desarrollado el sistema SMART1, un grupo de agentes (robots) cuya finalidad principal es lograr la mejor configuración para cumplir con un objetivo. Si algún agente no puede completar su misión, otro(s) agente(s) acuden en su ayuda, a tal extremo que pueden sustituirlo en la tarea original o bien ayudarlo para que la termine. Para ello, se ha desarrollado una sofisticada arquitectura software y hardware donde la cinemática, la dinámica y la planificación de trayectorias, entre otras, se combinan a través de un sistema de control inteligente para que los agentes robóticos desarrollen sus cometidos.
El grupo de agentes, SMART, cuenta con robots de tres y cuatro patas (ocho y trece grados de libertad, respectivamente). Además, cada agente dispone de un sistema de comunicación bluetooth para contactar con un puesto central de control desde el cual se establecen las tareas a realizar. Los agentes robots son identificados a través de sistema de percepción inalámbrico, por lo que es necesario que cada uno tenga una identidad propia.
Cuando un agente no puede cumplir su misión envía un mensaje con una codificación específica al ordenador central, que se encarga de distribuirlo a aquellos agentes que se encuentren en posibilidad de acudir a su llamada. Dependiendo de la prioridad del mensaje enviado, es posible que los miembros del grupo dejen de realizar sus tareas y acuda en “auxilio” de su compañero.
Las capacidades de los agentes de 3 y 4 patas son diferentes. Técnicamente, los de 4 patas tienen mayor capacidad de locomoción y son más estables, pero son grandes, pesados, y más lentos que los agentes de tres patas que, por el contrario, no tienen más opciones que reptar para desplazarse.
Los resultados derivados de este sistema son muy extensos. Se han realizado aportaciones en el campo de la planificación de trayectorias, del modelado cinemático de robots con patas y de las estrategias de control de sistema multi-robots.
Desde el punto de vista práctico, estos agentes han sido concebidos con el fin de inspeccionar y actuar en zonas de desastres, ya que por sus habilidades locomotoras podrían penetrar en sitios estrechos o dificultosos, y desde allí transmitir información en tiempo real a un puesto central de observación. Además, podrían también desarrollar tareas de manipulación, con lo cual podrían intervenir en diferentes maniobras de servicios (mantenimiento, reparación, etc.).
-------------------------------------
Referencia bibliográfica:
Cena CG, Saltaren R, Blazquez JL, Aracil R. "Development of a Virtual Reality Interface for Smart Multiagent Robotic System". Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 7 (4), octubre de 2010.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
