Robótica.

Concepto básico:

La robótica es un área interdisciplinaria, bastante divertida, que tiene un montón de

posibilidades. Básicamente, es el desarrollo de entes que poseen cierta autonomía.

Hay distintos grados, depende de la inteligencia que se le va dando a cada uno de

esos entes; puede ser desde un brazo robot, que originalmente era “la robótica” y al

que actualmente encontramos, por ejemplo, en empresas automotrices, hasta los

humanoides.

Clasificación:

Existen diferentes clasificaciones de robots, detalladas a continuación, que tienen

relación con tres aspectos fundamentales: geometría, tipo de control y función

CLASIFICACION DE ROBOTS POR SU GEOMETRIA

Esta clasificación tiene relación directa con los manipuladores industriales y se

basan en la configuración de las articulaciones de los tres ejes principales.

Robot Cartesiano

Robot Angular

Robot Polar

Robot Cilíndrico

Robot Scara

Robot Cartesiano, tiene tres ejes de movimiento lineal PPP, perpendiculares entre

sí, este tipo de configuración da lugar a robots de alta precisión, velocidad y

capacidad de carga constante en todo su alcance, amplia zona de trabajo y

simplificación del sistema de control. Presentan una mala relación entre su volumen

de trabajo y el espacio que ocupan en planta. Se usan en aplicaciones que requieren

movimientos lineales de alta precisión y en los casos en que la zona de trabajo sea

básicamente un plano.

CLASIFICACIÓN POR EL MÉTODO DE CONTROL

No servo-controlados, son aquellos en los que cada articulación tiene un número

(normalmente, dos) posiciones con topes y sólo se desplazan para fijarse en ellas.

Suelen ser neumáticos, bastante rápidos y precisos.

Servo-controlados, en ellos cada articulación lleva un sensor de posición (lineal o

angular) que es leído, y enviado al sistema de control, el cual genera la potencia

para el motor. Se pueden así detener en cualquier punto deseado.

Servo-controlados punto a punto, Para controlarlos sólo se les indican los puntos

iniciales y finales de la trayectoria. Normalmente pueden memorizar posiciones.

Basan su funcionamiento en el control numérico computarizado o técnicamente

denominado CNC.

Desarrollo actual y aplicaciones:

Muchos cirujanos utilizan hoy en día asistentes robot en operación de microcirugía.

HioNav (DiGioia 1996) es un sistema que utiliza técnicas de visión por computado

para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y después

utiliza un control robótica para guiar el implante de prótesis de cadera.

Redes Neuronales (RN).

Concepto básico:

Existen numerosas formas de definir a las redes neuronales; desde las definiciones

cortas y genéricas hasta las que intentan explicar más detalladamente qué son las

redes neuronales. Por ejemplo:

1. Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos.

2. Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos

procesales organizados en niveles.

3. Un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos

simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan

información por medio de su estado dinámico como respuesta a entradas

externas.

4. Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en

paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización

jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del

mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.

Clasificación:

Las neuronas artificiales se pueden clasificar de acuerdo a los valores que pueden

tomar. Por ahora es suficiente distinguir entre dos tipos principales:

A. Neuronas binarias.

B. Neuronas reales.

Las neuronas binarias solamente pueden tomar valores dentro del intervalo {0, 1} o

{-1, 1}, mientras que las neuronas reales pueden hacerlo dentro del rango [0, 1] o [-

1, 1]. Los pesos normalmente no están restringidos a un cierto intervalo, aunque

para aplicaciones específicas puede ser esto necesario.

Desarrollo actual y aplicaciones:

Automóviles: Sistemas de piloto automático. Detección de fallas por

reconocimiento externo de vibraciones.

Bancos: Lectura de cheques y otros documentos. Evaluación de aplicaciones

de créditos.

Electrónica: Predicción de secuencia de códigos. Distribución de elementos

en CI. Control de procesos. Análisis de fallas. Visión artificial.

Reconocimiento de voz.

Finanzas: Tasación real de los bienes. Asesoría de préstamos. Previsión en

la evolución de precios. Seguimiento de hipotecas. Análisis de uso de línea

de crédito. Evaluación del riesgo en créditos. Identificación de falsificaciones.

Interpretación y reconocimiento de firmas.

Manufactura: Control de la producción y del proceso. Análisis y diseño de

productos. Diagnóstico de fallas en el proceso y maquinarias. Identificación

de partículas en tiempo real. Inspección de calidad mediante sistemas

visuales. Análisis de mantenimiento de máquinas.

Medicina: Análisis de células portadoras de cáncer mamario. Análisis de

electroencefalograma y de electrocardiograma. Reconocimiento de infartos

mediante ECG. Diseño de prótesis. Optimización en tiempos de trasplante.

Reducción de gastos hospitalarios.

Robótica: Control dinámico de trayectoria. Robots elevadores.

Controladores. Sistemas ópticos.

Seguridad: Códigos de seguridad adaptivos. Criptografía. Reconocimiento de

huellas digitales.

Telecomunicaciones: Compresión de datos e imágenes. Automatización de

servicios de información. Traslación en tiempo real de lenguaje hablado.

Transporte: Diagnóstico de frenos en camiones. Sistemas de ruteo y

seguimiento de flotas.

Visión Artificial.

Concepto básico:

Se puede definir la “Visión Artificial” como un campo de la “Inteligencia Artificial”

que, mediante la utilización de las técnicas adecuadas, permite la obtención,

procesamiento y análisis de cualquier tipo de información especial obtenida a través

de imágenes digitales.

La visión artificial la componen un conjunto de procesos destinados a realizar el

análisis de imágenes. Estos procesos son: captación de imágenes, memorización

de la información, procesado e interpretación de los resultados

Desarrollo actual y aplicaciones:

Las principales aplicaciones de la visión artificial en la industria actual son:

Identificación e inspección de objetos.

Determinación de la posición de los objetos en el espacio.

Establecimiento de relaciones espaciales entre varios objetos (guiado de

robots)

Determinación de las coordenadas importantes de un objeto.

Realización de mediciones angulares.

Mediciones tridimensionales.

Lógica Difusa (Fuzzy Logic).

Concepto básico:

La lógica difusa es una alternativa de control valiosa para procesos que no pueden

describirse con un modelo matemático o su desarrollo es muy complejo. El control

lógico difuso utiliza una descripción del proceso mediante reglas, o heurística, que

son desarrolladas a partir de un conocimiento seguro del proceso. También se utiliza

esta tecnología en los sistemas expertos basados en conocimiento.

Desarrollo actual y aplicaciones:

Las aplicaciones de la lógica difusa se realizan en áreas multidisciplinarias que van

desde la evolución tecnológica de los electrodomésticos, hasta programas

computacionales para tomar decisiones y se han extendido a diversas áreas

específicas que se mencionan a continuación.

Cámaras de video

La lógica difusa se emplea en los electrodomésticos con dos variantes: software y

hardware. Las aplicaciones que contemplan el hardware incluyen el uso de tres

sensores para lograr un enfoque automático del lente para captar al objeto indicado.

Reconocimiento

En áreas de seguridad que requiere la identificación, por ejemplo, de actividad

volcánica a partir del monitoreo de anomalías en líneas largas de registro, o en el

reconocimiento de caracteres y en los sistemas de vigilancia de video han sido

analizados y probados para ofrecer alternativas paralelas a las tradicionales,

mediante el almacenamiento de conocimiento de imágenes. Debido a que el criterio

para determinar actividad volcánica peligrosa es vago, algoritmos basados en la

lógica difusa permiten el reconocimiento automático de la actividad, así como la

identificación de la morfología respectiva.

En la actualidad se han diseñado diversos dispositivos para el reconocimiento de

caracteres impresos, denominados Asociadores Ópticos de Caracteres (OCA), los

cuales clasifican entradas de tipo óptico en letras, números y otros caracteres

mediante dispositivos de difusificación e inferencias. En el reconocimiento aplicado

en cámaras de vigilancia se emplea conocimiento de expertos o aprendido a partir

de imágenes previamente grabadas, para determinar mediante la función de

asociación cuáles píxeles agrupados en una zona pertenecen a un objeto.

Controladores

De la misma manera, la lógica difusa se aplica a través de controladores difusos

para la calidad del agua, los sistemas de operación automática de trenes, los

sistemas automáticos de operación de contenedores, los elevadores, los reactores

nucleares, las transmisiones de automóviles y las computadoras, por mencionar

diversos ejemplos interesantes.

Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL).

Concepto básico:

Un lenguaje natural es aquel propiamente usado por los humanos para comunicarse

entre ellos, como el español, el inglés, el francés, entre otros. Se diferencia de los

lenguajes artificiales, los cuales son creados para que haya una comunicación

humano-máquina, como los lenguajes de programación.

Desarrollo actual y aplicaciones:

Las aplicaciones del Procesamiento de Lenguajes Naturales son muy variadas, ya

que su alcance es muy grande, algunas de estas son:

- Traducción automática: se refiere más que nada a la traducción correcta de un

lenguaje a otro, tomando en cuenta lo que se quiere expresar en cada oración, y no

solo palabra por palabra. Una aproximación a este tipo de traductores es el Babylon.

- Extracción de Información y Resúmenes: Los nuevos programas, deben tener la

capacidad de crear un resumen de un documento basándose en los datos

proporcionados, realizando un análisis detallado del contenido y no sólo truncando

las primeras líneas de los párrafos.

- Resolución cooperativa de problemas: La computadora debe tener la capacidad

de cooperar con los humanos para la solución de problemas complejos,

proporcionando datos e información, incluyendo también, la demanda de

información por parte del ordenador al usuario, debiendo existir una excelente

interactividad entre el usuario y el ordenador.

- Tutores inteligentes: Esta aplicación, viene siendo más académica, ya que se

refiere a la enseñanza asistida por computadora, el ordenador debe tener la

capacidad de evaluar al educando y de adaptarse a cada tipo de alumno.

- Reconocimiento de Voz: Esta aplicación ha obtenido éxito en la actualidad, ya que

las computadoras de hoy ya tienen esta característica, el reconocimiento de voz

puede tener dos posibles usos: para identificar al usuario o para procesar lo que el

usuario dicte, existiendo ya programas comerciales, que son accesibles por la

mayoría de los usuarios, ejemplo: ViaVoice.