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Noviembre de 2018

Los robots no remplazarán al trabajo humano en el futuro cercano

Con información de la Agencia de Noticias UN

El profesor experto Andrés Faiña, del laboratorio de robótica de la Universidad de Copenhagen, considera que esta tecnología aún no desarrolla sistemas de tareas complejas.

Los notables desarrollos en robótica en los que ha avanzado la industria, entre ellos la inteligencia artificial, aún no son capaces de llevar a cabo tareas complejas, colocando un nuevo desafío en cuanto a la creación de sistemas más robustos.

Así lo considera el profesor Andrés Faiña, del Laboratorio de Robótica, Evolución y Arte del Departamento de Ciencia Computacional de la IT University of Copenhagen, invitado al Congreso Internacional en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial que se realizó los primeros días de noviembre en la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), para quien, a pesar que los robots pueden aprender tareas en simulación, en pocas ocasiones se cumplen las expectativas y la simulación no es capaz de modelar correctamente la realidad, en especial en sistemas dinámicos.

Faiña explicó que todavía debemos avanzar en garantizar que los robots sean capaces de realizar sus funciones de manera fiable, puesto que al cabo de un tiempo siempre hay algo que falla o que estos no pueden resolver de manera autónoma.

Según Faiña, otra de las dificultades más frecuentes a las que se enfrentan los desarrolladores de la tecnología robótica es hacer que los robots puedan llevar a cabo procesos de aprendizaje continuos, puesto que en muchas ocasiones sus habilidades suelen limitarse a un tipo de tarea específica y cuando aprenden una nueva olvidan la anterior.

Si bien resulta aventurado hacer predicciones sobre lo que podría ocurrir en el futuro, para el profesor Faiña, reemplazar las tareas basadas en procesos flexibles y dinámicas del ser humano por máquina robótica acarrearía con un costo económico adicional. Aunque la tarea pueda ser realizada por un robot, muchas veces se requiere de grandes inversiones de capital y horas de desarrollo para contar con una innovación que funcione en forma adecuada, precisó.

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Sin embargo, el experto añadió que eventualmente se producirá un cambio progresivo en aquellas tareas que resulten más rutinarias y monótonas, comenzando con una constante labor investigativa para poder avanzar; no significa que no se tengan algunos resultados notables, como el desarrollo de robots equipados con ruedas u orugas capaces de limpiar grandes superficies en los cascos de los barcos, junto con otros equipos comúnmente empleados en labores domésticas.

En el caso de la IT University of Copenhagen, se trabaja en el desarrollo de robots capaces de mover líquidos en labores de pipeteado, los cuales serán muy útiles para la actividad investigativa en laboratorios.

Se trata de un giro significativo respecto a los objetivos y maneras de hacer las cosas, pues aunque las grandes compañías se concentran en el diseño de robots complejos para automatizar el flujo de trabajo de grandes farmacéuticas, las investigaciones más pequeñas requieren de robos flexibles y fáciles de programar.

Otro ejemplo de este proceso es la investigación desarrollada en forma conjunta por la University of Copenhagen y la U.N. sobre robots modulares o dispositivos autónomos tan simples que a pesar de que no podrían desarrollar ninguna tarea en forma autónoma, están en capacidad de acoplarse y desacoplarse para ejecutar algunas acciones complejas.

Al cambiar el acoplamiento del robot, se tiene que usar la información de otro módulo, y para ello el desarrollo del sistema plantea el reto en programarlo para que la información le permita moverse a partir de redes neuronales o pequeñas conexiones —que funcionan de forma análoga al cerebro— con el fin de hacer llegar la información a los distintos nodos que conforman la red y producir movimientos coordinados para que el robot pueda realizar su tarea.

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Es una investigación básica pero que les permite a estos sistemas realizar acciones asociadas con tomar algunos objetos y moverse en distintos tipos de entorno, a partir de un sistema de información sensorial en el que cada uno de los módulos es autónomo, aclara el docente.


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