El papel transformador de la IA en los robots móviles autónomos

La Inteligencia Artificial (IA) y la Robótica Móvil Autónoma son dos tecnologías de vanguardia que han experimentado un importante desarrollo en los últimos años. En este artículo podrá leer cómo la convergencia de ambas tecnologías está transformando diferentes industrias en todo el mundo, y conocer algunos ejemplos de aplicaciones concretas.

El avance de la Inteligencia Artificial amplía los límites operativos de la robótica móvil que ha sido concebida para ser colaborativa, autónoma y para realizar tareas no solo de forma mecánica, sino de forma inteligente. 

Muchos de los robots que operan en diferentes entornos industriales, han sido desarrollados para ejecutar tareas relativamente sencillas, mecánicas y repetitivas pero, ¿qué sucede cuando se requieren tareas más complejas? ¿o cuando los robots operan en entornos impredecibles?

En este sentido, la IA influye tanto en el funcionamiento como en la funcionalidad de los robots móviles autónomos (AMR), ampliando potencialmente sus capacidades en cuanto a adaptación y aprendizaje. 

Los robots móviles autónomos con Inteligencia Artificial, están equipados con sofisticados algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) que les proporcionan una mayor versatilidad al tiempo que mejoran su productividad, fiabilidad, eficiencia y la seguridad en entornos colaborativos. 

Mediante estos algoritmos de IA y técnicas de aprendizaje automático (machine learning), estos robots pueden percibir, interpretar y responder a su entorno de forma autónoma e inteligente. Esto permite una mayor fiabilidad para tareas como la detección, identificación y clasificación de diferentes objetos, vehículos, humanos o animales. 

Al detectar y reconocer estos objetos, el robot móvil tendrá un mejor conocimiento de la situación y podrá desplazarse por entornos muy abarrotados evitando colisionar con obstáculos. 

Tecnologías de detección como LIDAR, cámaras o sensores, permiten a los robots móviles recopilar datos del entorno en tiempo real, que luego se procesan y analizan mediante algoritmos de IA. Un ejemplo de ello es la detección y el reconocimiento de objetos: el manipulador móvil RB-KAIROS+ podría clasificar artículos rápidamente, evaluar la calidad de los productos, detectar defectos y agilizar los procesos de montaje, gracias a la IA. En un entorno logístico, esto se traduce en un mayor rendimiento de los productos, disminución de errores y, por tanto, una mayor satisfacción de los clientes.

Otro ejemplo para la automatización de procesos en un almacén sería en relación a la gestión de stock. Un AMR identifica y localiza diversos productos o artículos en las estanterías, y posteriormente puede actualizar las bases de datos de inventario y realizar un seguimiento de los niveles de existencias. De esta manera se logra optimizar la eficiencia en los procesos de recogida y reposición. 

Esto es especialmente relevante por el auge del comercio electrónico, que ha acelerado los tiempos que manejan los fabricantes y distribuidores, así como el volumen de producción. 

Además, gracias al aprendizaje profundo por refuerzo (Deep Reinforcement Learning), un subcampo de la IA, los AMR pueden tener ahora capacidades de navegación y planificación de trayectorias comparables a las humanas. Pueden navegar por entornos complejos, evitar obstáculos, optimizar sus rutas de manera eficiente y operar sin problemas en entornos dinámicos e impredecibles como almacenes, hospitales, aparcamientos, fábricas o eventos celebrados en recintos de grandes dimensiones como ferias industriales o acontecimientos deportivos, en los que se reúne una gran aglomeración de gente.

En definitiva, la robótica móvil colaborativa que integra Inteligencia Artificial es una potente herramienta que mejora la competitividad de cualquier sector gracias a la automatización inteligente de tareas, una comprensión más precisa de su entorno y a la enorme capacidad de recopilar, analizar y procesar datos recopilados de cualquiera de los entornos.