Comprender la integración de la visión por ordenador en la robótica

La IA en la robótica avanza a un ritmo increíble y se están construyendo robots capaces de realizar tareas más complejas con menos intervención humana. Por ejemplo, RoboCat de DeepMind es un robot basado en IA que puede aprender tareas nuevas con solo 100 demostraciones. Después, RoboCat puede utilizar estas entradas para generar más datos de entrenamiento y mejorar sus habilidades, aumentando su tasa de éxito del 36 % al 74 % tras recibir más entrenamiento. Innovaciones como Robocat representan un gran paso hacia la creación de robots capaces de realizar una amplia variedad de tareas con una intervención humana mínima.

Fig. 1. Funcionamiento de RoboCat de DeepMind.

Los robots basados en IA ya están teniendo un impacto en diversas aplicaciones prácticas, como el uso de robots por parte de Amazon para optimizar las operaciones de almacén y los robots con IA que optimizan las prácticas agrícolas en la agricultura. Anteriormente, analizamos el papel general de la IA en la robótica y vimos cómo está transformando sectores que van desde la logística hasta la sanidad. En este artículo profundizaremos en por qué la visión artificial es tan importante en la robótica y cómo ayuda a los robots a percibir e interpretar su entorno.

La importancia de los sistemas de visión en la robótica#

Los sistemas de visión en la robótica actúan como los ojos de un robot y le ayudan a reconocer y comprender su entorno. Estos sistemas suelen utilizar cámaras y sensores para capturar datos visuales. A continuación, los algoritmos de visión artificial procesan los vídeos y las imágenes capturados. Mediante la detección de objetos, la percepción de profundidad y el reconocimiento de patrones, los robots pueden identificar objetos, evaluar su entorno y tomar decisiones en tiempo real.

Fig. 2. Un robot equipado con visión artificial (fuente: roboticstomorrow.com).

La IA de visión o visión artificial es esencial para que los robots funcionen de forma autónoma en entornos dinámicos y no estructurados. Si un robot necesita recoger un objeto, debe poder localizarlo mediante visión artificial. Este es un ejemplo muy sencillo. La misma base de un sistema de visión artificial es necesaria para crear aplicaciones en las que los robots inspeccionen productos en la fabricación o ayuden en operaciones quirúrgicas con precisión y exactitud. Al proporcionar la información sensorial necesaria para tomar decisiones en tiempo real, los sistemas de visión permiten que los robots interactúen de forma más natural con su entorno y amplían la variedad de tareas que pueden realizar en distintos sectores.

Avances recientes en visión artificial para robots autónomos#

Recientemente, el uso de la visión artificial en la robótica ha aumentado en todo el mundo. De hecho, está previsto que el mercado mundial de la visión robótica alcance los 4.000 millones de dólares en 2028. Veamos algunos casos prácticos que muestran cómo se está aplicando la IA de visión en aplicaciones robóticas reales para aumentar la eficiencia y resolver problemas complejos.

Mejora de las inspecciones submarinas mediante IA de visión y robótica#

Las inspecciones submarinas son fundamentales para mantener en buen estado estructuras como tuberías, plataformas marinas y cables submarinos. Estas inspecciones ayudan a garantizar que todo sea seguro y funcione correctamente, para evitar reparaciones costosas o problemas medioambientales. Sin embargo, inspeccionar entornos submarinos puede ser complicado debido a la poca visibilidad y a las zonas de difícil acceso.

Los robots con visión artificial pueden capturar datos visuales claros y de alta calidad que se pueden analizar al instante o utilizar para crear modelos 3D detallados de las zonas inspeccionadas. Al combinar la experiencia humana con esta tecnología, las inspecciones son más seguras y eficientes, y proporcionan información más útil para el mantenimiento y la planificación a largo plazo.

Por ejemplo, NMS, una empresa líder en servicios de buceo comercial, utilizó los vehículos operados por control remoto (ROVs) Sentinus de Blue Atlas Robotics para realizar una compleja inspección submarina de una tubería con un punto de entrada de aguas turbias. El ROV Sentinus, equipado con visión artificial, iluminó la zona con sus catorce luces y capturó imágenes de alta resolución desde distintos ángulos. Después, estas imágenes se utilizaron para crear modelos 3D precisos del interior de la tubería, lo que ayudó a NMS a evaluar exhaustivamente su estado y a tomar decisiones fundamentadas sobre mantenimiento y gestión de riesgos.

Fig. 3. Funcionamiento de los Sentinus (ROV) de Blue Atlas Robotics.

Construcción de viviendas con IA de visión y precisión robótica#

En el sector de la construcción, mantener una calidad constante mientras se afronta la escasez de mano de obra puede ser complicado. Automatizar la construcción con robots industriales ofrece una forma de optimizar el proceso de edificación, reducir la necesidad de trabajo manual y garantizar un trabajo preciso y de alta calidad. La tecnología de visión artificial puede integrarse en esta automatización, ya que permite que los robots realicen supervisiones e inspecciones en tiempo real. En concreto, los sistemas de visión artificial pueden ayudar a los robots a detectar desalineaciones o defectos en los materiales para comprobar que todo está colocado correctamente y cumple las normas de calidad.

Un excelente ejemplo es la colaboración entre ABB Robotics y la start-up británica AUAR. Juntas utilizan microfábricas robóticas equipadas con IA de visión para construir viviendas asequibles y sostenibles a partir de paneles de madera. La visión artificial permite que los robots corten y ensamblen los materiales con precisión. El proceso automatizado ayuda a paliar la escasez de mano de obra y simplifica la cadena de suministro al centrarse en un único material. Además, estas microfábricas se pueden ampliar para satisfacer las necesidades locales y apoyar el empleo cercano, al tiempo que hacen que la construcción sea más eficiente y adaptable.

Fig. 4. Microfábricas robóticas impulsadas por IA de visión.

Automatización de la carga de vehículos eléctricos con IA de visión 3D#

La carga de vehículos eléctricos es otro caso de uso interesante de la IA de visión en la robótica. Mediante visión 3D e IA, los robots ahora pueden localizar y conectarse automáticamente a los puertos de carga de vehículos eléctricos, incluso en entornos complicados como los aparcamientos exteriores. La IA de visión funciona capturando imágenes 3D de alta resolución del vehículo y su entorno, lo que permite al robot identificar con precisión la ubicación del puerto de carga. Después, puede calcular la posición y la orientación exactas necesarias para conectar el cargador. La IA equipada con visión no solo acelera el proceso de carga, sino que también lo hace más fiable y reduce la necesidad de intervención humana.

Un ejemplo de ello es el trabajo de Mech-Mind con una gran empresa energética. Desarrollaron un robot guiado por visión 3D que puede localizar y conectarse con precisión al puerto de carga de un vehículo eléctrico, incluso en condiciones de iluminación difíciles. La carga automatizada de vehículos eléctricos mejora la eficiencia y la carga en espacios comerciales como edificios de oficinas y centros comerciales.

Fig. 5. Carga de vehículos eléctricos guiada por visión 3D.

Ventajas de la IA de visión para aplicaciones robóticas#

La visión artificial ofrece varias ventajas en la robótica y ayuda a las máquinas a realizar tareas con mayor autonomía, precisión y adaptabilidad. Estas son algunas ventajas únicas de la IA de visión en la robótica:

• Eficiencia de costes: Al automatizar tareas que requieren gran precisión y consistencia, la IA de visión reduce la necesidad de mano de obra, disminuye las tasas de error y aumenta la productividad, lo que se traduce en un ahorro de costes a largo plazo.
• Aprendizaje adaptativo: Mediante el análisis continuo de datos visuales, los robots pueden mejorar su rendimiento con el tiempo, aprender de sus interacciones y adaptarse a nuevas tareas o cambios en su entorno.
• Seguridad y cumplimiento normativo: La IA de visión aumenta la seguridad de los robots que trabajan junto a personas, ya que les permite detectar y evitar obstáculos, reconocer condiciones inseguras y cumplir las normas reglamentarias.
• Multitarea: El análisis de imágenes permite que los robots realicen varias tareas simultáneamente, como clasificar objetos mientras los inspeccionan, lo que aumenta la eficiencia general.

Desafíos de la visión artificial en la robótica#

Aunque la IA de visión ofrece muchas ventajas para la robótica, también existen desafíos relacionados con la implementación de la visión artificial en este ámbito. Estos desafíos pueden afectar al rendimiento de los robots en distintos entornos y a la fiabilidad de su funcionamiento, por lo que es importante tenerlos en cuenta al planificar el desarrollo y la implementación de sistemas robóticos. Estos son algunos de los principales desafíos del uso de la visión artificial en la robótica:

• Integración con otros sensores: Los sistemas de visión a menudo deben funcionar junto con otros sensores, como LiDAR o sensores ultrasónicos. Garantizar que estos distintos sensores funcionen conjuntamente sin problemas para ofrecer una comprensión completa del entorno es una tarea compleja.
• Coste de implementación: Desarrollar e implementar sistemas de visión avanzados puede resultar caro. Equilibrar los costes de implementar la IA de visión con los beneficios previstos es un desafío al que se enfrentan muchas organizaciones.
• Calidad y disponibilidad de los datos: Los sistemas de visión artificial dependen de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento, pero puede resultar difícil obtener datos etiquetados y de alta calidad que representen con precisión las distintas situaciones a las que se enfrenta un robot. Si los datos son deficientes o están incompletos, pueden producirse modelos menos precisos y un rendimiento insuficiente de los robots.
• Fiabilidad en distintas condiciones: Los sistemas de visión artificial deben ser fiables y ofrecer un rendimiento constante en diversos entornos, tanto interiores como exteriores. Sin embargo, garantizar este nivel de robustez sin ajustes frecuentes ni intervención manual puede ser difícil.

La IA de visión está dando forma a la próxima generación de robots#

La IA de visión está cambiando la forma en que los robots interactúan con su entorno, al proporcionarles un nivel de comprensión y precisión que antes parecía inimaginable. Ya estamos viendo cómo la visión artificial está teniendo un gran impacto en áreas como la fabricación y la sanidad, donde los robots realizan tareas cada vez más complejas. A medida que la IA siga desarrollándose y mejoren los sistemas de visión artificial, seguirán creciendo las posibilidades de lo que pueden hacer los robots. El progreso de la robótica no consiste solo en desarrollar tecnología avanzada, sino en crear robots capaces de trabajar con nosotros. A medida que los robots sean más capaces, probablemente desempeñarán un papel aún más importante en nuestra vida cotidiana, abrirán nuevas oportunidades y harán que nuestro mundo sea más eficiente y esté más conectado.

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