Una de las etapas de los sistemas robóticos es la percepción, que establece las relaciones físico-temporales entre el robot y los agentes estáticos o dinámicos a su alrededor, por lo que resulta fundamental, pues una falta desencadenaría errores que podrían ser fatales, explicó Ricardo Omar Chávez García.

El investigador en el Grupo de Robótica Cognitiva y Móvil del Laboratorio de Inteligencia Artificial (IDSIA), de Lugano, Suiza, y doctor por la Universidad Grenoble, Francia, expuso en la Unidad Cuajimalpa de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) que su experiencia como parte del equipo de trabajo en Suiza está enfocado en el aprendizaje automático –redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo– investigación de operaciones, minería de datos y robótica.

The Robotics Lab IDSIA forma parte del Centro Nacional de Competencia en Investigación en Robótica, financiado por la Fundación Nacional Suiza de Ciencia que desarrolla tecnologías para mejorar la calidad de vida y colabora con otros laboratorios suizos de robótica como ETH Zurich, EPFL, University of Zurich y University of Bern, precisó al dictar la conferencia Aprendizaje automático para percepción robótica.

Como parte de la percepción hay un área específica llamada traversabilidad terrestre, un concepto que proviene de la robótica cognitiva y se refiere a un conjunto de recursos que un objeto ofrece a un agente, es decir, la capacidad del robot para desplazarse en un terreno con determinadas características.

Los robots móviles que operan en campos no estructurados deben predecir qué áreas del ambiente son capaces de atravesar ya que una región de superficie es atravesable en una dirección definida si el robot colocado en el centro de la zona puede dirigirse en la misma dirección por una distancia corta cuando es conducido mediante un control de bajo nivel.

Resulta importante determinar las capacidades que deben aplicarse a un androide para hacer que se mueva en un terreno irregular, con bloques, montañas y hoyos, y comprender o estimar las habilidades motrices que pueden ejercer en ese tipo de lugares.

En su presentación el doctor Chávez García mostró tres prototipos de robots con capacidades motrices diferentes de acuerdo con su diseño y movilidad de traversabilidad; uno de ellos es utilizado específicamente para la robótica educacional.

Sin embargo, hacer exámenes en ese ámbito resulta muy riesgoso y caro, por lo que el investigador propuso un simulador físico en el que se modela el robot en un ambiente con características físicas similares a las superficies en que quieren probarlo y de ese modo se obtienen vastas muestras de su capacidad de movilidad.

A través de este simulador pudo estimarse los grados de riesgo y la capacidad para transitar por determinados campos del robot Pioneer. Con otro tipo de robot pudo determinarse no sólo la traversabilidad, sino la cantidad de energía que consumiría para llegar de un punto A a un punto B y el tiempo en el cual realizaría la trayectoria.

Otro proyecto en el que utilizaron percepción robótica e inteligencia artificial fue un dron, que recaba una enorme cantidad de datos que después sirven para que el aparato busque de manera autónoma la trayectoria que debe seguir a través de una red neuronal profunda.

Actualmente trabajan con un consorcio de laboratorios y universidades para desarrollar tecnologías que puedan ser utilizadas en la vida social de acuerdo con los intereses del Sistema Nacional de Ciencia en Suiza; estas tecnologías se utilizan para hacer tareas de búsqueda y rescate.

La idea es que al final de estos proyectos puedan tener robots y algoritmos que se implementen en equipos heterogéneos de humanos y androides, de tal manera que cuando exista un desastre puedan enviar tanto operadores humanos como robots para que lleguen, busquen, analicen la situación, la evalúen y puedan ejecutar tareas para el rescate de personas y animales.