La Inteligencia Artificial (IA) no es en absoluto un fenómeno nuevo. Durante décadas hemos estado hablando de la IA como una tecnología con el potencial de alterar radicalmente nuestra sociedad e impactar el futuro de la humanidad, el trabajo, fabricación y más; algunos son optimistas, otros distópicos en su visión de la IA.
Pero con el surgimiento de tecnologías como ChatGPT, parece cada vez más que el futuro es ahora y es difícil pensar en un momento en el que la IA haya sido un tema más candente que el presente.
Una de las razones clave por las que ahora se habla de IA en los lugares de trabajo de todo el mundo es que el procesamiento informático ha dado pasos gigantescos en los últimos años. Ahora tenemos la capacidad de procesamiento para manejar las enormes cantidades de información y datos necesarios para la tecnología de IA, algo que simplemente no teníamos antes
Este desarrollo de hardware ha allanado el camino para un avance de la IA, incluidos nuevos programas de software como ChatGPT. Pero si bien los chatbots todavía se encuentran en las primeras etapas de transformación de la forma en que nos comunicamos y recopilamos información en Internet, las tecnologías de inteligencia artificial ya están marcando una diferencia en la vida real en otro ámbito: la fabricación.
Aquí hay cuatro ejemplos de cómo la IA está impactando la automatización industrial hoy en día y cómo puede beneficiar a los fabricantes de todo el mundo al simplificar más que nunca la automatización de tareas complejas y diversas, incluso en entornos no estructurados.
Percepción humana: Los seres humanos pueden mirar objetos desordenados, como piezas en un contenedor, e inmediatamente ver la diferencia y comprender cuáles de ellos pueden manipularse sin interferir con otros objetos. Los ingenieros de automatización saben que este no es siempre el caso de los robots, por decirlo suavemente. Como resultado, tradicionalmente se ha considerado que la recogida de artículos no estructurados en la basura es un problema notoriamente difícil de resolver. Pero esto está cambiando con la IA. Tomemos, por ejemplo, la tecnología ‘4D Vision’ de Apera AI, que desafía el statu quo al proporcionar robots colaborativos (cobots) con una «percepción similar a la humana», una afirmación que suena hiperbólica al principio, pero que se confirma en varios niveles y permite una gestión más rápida y efectiva. rendimiento del robot, especialmente en aplicaciones de recolección de contenedores. Con el uso de escáneres y cámaras, ‘4D Vision’ puede identificar los objetos «más seleccionables» e informar al cobot cuál es el camino más rápido y seguro para manejarlos. El cobot cuenta con datos de estimación de postura y planificación de ruta que garantizan que el robot tome un camino seguro y libre de colisiones para lograr su objetivo.
Manejar variaciones sin enseñanza o programación previa: La comprensión generalizada de la IA es una tecnología que es capaz de «pensar» por sí misma y tomar decisiones sin enseñanza ni instrucciones previas. Aunque este no es siempre el caso, estas ventajas son exactamente las que obtienes con el kit robobrain.vision de Robominds diseñado para la industria de la logística, por ejemplo, tareas de kitting, preparación de pedidos o despaletizado. De manera simplificada, la mayoría de las soluciones de automatización dentro de la fabricación están programadas para manejar un objeto específico con dimensiones establecidas. Por supuesto, estas soluciones se pueden programar para manejar más variaciones, pero dependen de que los humanos le digan al robot qué objetos manejar y qué hacer con ellos.Con este tipo de tecnología de IA basada en cámaras, el robot puede recoger diferentes objetos independientemente de su forma o tamaño. Y al no tener que dedicar tiempo a enseñar o programar el robot, los clientes tienen una flexibilidad aún mayor y pueden cambiar los objetos que se manipulan sin perder tiempo en reprogramación.
Mover piezas con precisión: Otro ejemplo de cómo la IA permite a los robots industriales lidiar con variaciones de posición, forma o movimiento es MIRAI de Micropsi Industries.En lugar de depender de mediciones específicas preprogramadas, es capaz de generar movimientos del robot en tiempo real. Esto significa que el robot puede hacer, por ejemplo, tareas de montaje, agarre, atornillado o pruebas, incluso si la posición de máquinas u objetos varía de vez en cuando. Inbrain, basado en IA de Inbolt, es otra tecnología que utiliza IA para manejar variaciones y piezas móviles. Procesa cantidades masivas de datos 3D a alta frecuencia e identifica la posición y orientación de una pieza de trabajo, adaptando la trayectoria del robot en tiempo real, lo que lo hace ideal para ensamblaje, manipulación, acabado y pruebas. El software de control de IA de AICA permite al robot aprender tareas precisas, como el montaje de engranajes, incluso cuando la tarea varía cada vez.
Cada vez se pone mejor: Otra ventaja importante de la IA en la automatización industrial es que mejora constantemente, de forma automática. Cuanto más trabaja tu robot, más datos recopila la aplicación de IA y, con estos datos, el algoritmo subyacente puede optimizar, ajustar y mejorar continuamente el rendimiento del robot. Este nivel de autoaprendizaje significa que, como cliente, tu solución de automatización mejorará día a día, sin que tú tengas que gastar tiempo ni dinero en actualizaciones o mejoras de tu solución.
La IA lleva la flexibilidad y la simplicidad a nuevos niveles
Las ventajas de esta nueva sinergia entre la IA y los cobots son evidentes. Los fabricantes que buscan la automatización de cobots para superar sus desafíos comerciales (ya sea escasez de mano de obra, mejorar el bienestar de los empleados o aumentar la calidad o la productividad) ahora pueden resolver tareas extremadamente complejas, incluso en entornos no estructurados. Y, al mismo tiempo, los productos de IA ofrecen a los fabricantes un nivel imprevisto de flexibilidad y simplicidad, además de aumentar la calidad y la confiabilidad.
Está claro que la IA ya está teniendo un impacto en la automatización industrial, pero la mejor parte es que apenas estamos arañando la superficie. El futuro puede estar aquí, pero lo mejor está por llegar.
Por: Denis Pineda, Gerente General en Universal Robots.
