Comprender la integración de la visión artificial en la robótica

La IA en robótica avanza a un ritmo increíble y se están construyendo robots para realizar tareas más complejas con menos intervención humana. Por ejemplo, RoboCat de DeepMind es un robot controlado por IA que puede aprender tareas nuevas con solo 100 demostraciones. Después, RoboCat puede utilizar estos datos 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 avance hacia la creación de robots capaces de realizar una amplia variedad de tareas con una intervención humana mínima.

Fig. 1 Cómo funciona RoboCat de DeepMind.

Los robots con IA ya están teniendo un impacto en diversas aplicaciones prácticas, como el uso de robots por parte de Amazon para agilizar 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 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 en robótica es tan importante y cómo ayuda a los robots a percibir e interpretar su entorno.

La importancia de los sistemas de visión en robótica#

Los sistemas de visión de los robots actúan como sus ojos y les ayudan a reconocer y entender su entorno. Suelen utilizar cámaras y sensores para capturar datos visuales. A continuación, los algoritmos de visión artificial procesan los vídeos y las imágenes capturados. Gracias a 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. Robot equipado con visión artificial (fuente: roboticstomorrow.com).

La IA visual o visión artificial es esencial para que los robots funcionen de forma autónoma en entornos dinámicos y no estructurados. Si un robot tiene que recoger un objeto, debe poder localizarlo mediante visión artificial. Ese es un ejemplo muy sencillo. Para crear aplicaciones en las que los robots inspeccionen productos en la fabricación o ayuden en intervenciones quirúrgicas con precisión, se necesitan los mismos fundamentos básicos de los sistemas de visión artificial. Al proporcionar los datos sensoriales necesarios para tomar decisiones en tiempo real, los sistemas de visión permiten que los robots interactúen de forma más natural con su entorno y amplíen 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 robótica ha aumentado en todo el mundo. De hecho, se prevé que el mercado mundial de visión robótica alcance los 4.000 millones de dólares en 2028. Veamos algunos casos prácticos que muestran cómo se aplica la IA visual en aplicaciones robóticas reales para aumentar la eficiencia y resolver problemas complejos.

Mejora de las inspecciones submarinas con IA visual y robótica#

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

Los robots con visión artificial pueden capturar datos visuales nítidos y de alta calidad que se pueden analizar in situ 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 buceo comercial, utilizó los vehículos operados por control remoto (ROVs) Sentinus de Blue Atlas Robotics para inspeccionar una tubería submarina en una zona complicada con una 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, con el fin de ayudar a NMS a evaluar exhaustivamente su estado y tomar decisiones fundamentadas sobre mantenimiento y gestión de riesgos.

Fig. 3 Cómo funcionan los ROV Sentinus de Blue Atlas Robotics.

Construcción de viviendas con IA visual y precisión robótica#

En el sector de la construcción, mantener una calidad uniforme y hacer frente a la escasez de mano de obra puede resultar difícil. Automatizar la construcción con robots industriales permite agilizar el proceso, reducir la necesidad de trabajo manual y ofrecer resultados precisos y de alta calidad. La tecnología de visión artificial se puede integrar en esta automatización para que los robots realicen tareas de supervisión e inspección en tiempo real. En concreto, los sistemas de visión artificial pueden ayudar a los robots a detectar desalineaciones o defectos en los materiales y comprobar que todo esté colocado correctamente y cumpla los estándares de calidad.

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

Fig. 4. Microfábricas robóticas impulsadas por IA visual.

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

La carga de vehículos eléctricos es otra aplicación interesante de la IA visual en robótica. Mediante visión 3D e IA, los robots ya pueden localizar y conectar automáticamente los puertos de carga de vehículos eléctricos, incluso en entornos difíciles, como los aparcamientos al aire libre. La IA visual captura 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 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 es el trabajo de Mech-Mind con una gran empresa energética. Desarrollaron un robot guiado por visión 3D capaz de localizar y conectar con precisión el puerto de carga de un vehículo eléctrico, incluso en condiciones de iluminación difíciles. La carga automatizada de vehículos eléctricos mejora la eficiencia en espacios comerciales como edificios de oficinas y centros comerciales.

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

Ventajas de la IA visual para aplicaciones robóticas#

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

• Rentabilidad: Al automatizar tareas que requieren una gran precisión y uniformidad, la IA visual reduce la necesidad de trabajo manual, disminuye los índices de error y aumenta la productividad, lo que genera 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 a los cambios de su entorno.
• Seguridad y cumplimiento: La IA visual aumenta la seguridad de los robots que trabajan junto a personas, ya que les permite detectar y evitar obstáculos, reconocer situaciones de riesgo y cumplir las normas reglamentarias.
• Multitarea: El análisis de imágenes permite que los robots realicen varias tareas a la vez, como clasificar objetos mientras los inspeccionan, lo que aumenta la eficiencia general.

Retos de la visión artificial en robótica#

Aunque la IA visual ofrece muchas ventajas para la robótica, también hay retos relacionados con la implementación de la visión artificial en robótica. Estos retos 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 retos del uso de la visión artificial en robótica:

• Integración con otros sensores: A menudo, los sistemas de visión deben funcionar junto con otros sensores, como LiDAR o sensores ultrasónicos. Garantizar que estos distintos sensores trabajen juntos de forma fluida para ofrecer una comprensión completa del entorno es una tarea compleja.
• Coste de implementación: Desarrollar e implementar sistemas de visión avanzados puede ser caro. Equilibrar los costes de implementar la IA visual con las ventajas previstas es un reto 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 de alta calidad que representen con precisión las distintas situaciones a las que se enfrenta un robot. Si los datos son deficientes o incompletos, pueden dar lugar a modelos menos precisos y a un rendimiento insuficiente de los robots.
• Fiabilidad en distintas condiciones: Los sistemas de visión artificial deben ser fiables y ofrecer un rendimiento uniforme en distintos entornos, tanto interiores como exteriores. Sin embargo, puede ser difícil garantizar este tipo de durabilidad sin ajustes frecuentes ni intervención manual.

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

La IA visual está cambiando la forma en que los robots interactúan con su entorno, al proporcionarles un nivel de comprensión y precisión que antes era inimaginable. Ya estamos viendo cómo la visión artificial tiene un gran impacto en ámbitos como la fabricación y la sanidad, donde los robots realizan tareas cada vez más complejas. A medida que la IA siga desarrollándose y los sistemas de visión artificial mejoren, crecerán las posibilidades de lo que pueden hacer los robots. El progreso de la robótica no consiste solo en desarrollar tecnología avanzada, sino también en crear robots que puedan 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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