Robo-Perception #6 – Robohub

Fuente: DALL·E 2 de OpenAI con aviso “una imagen hiperrealista de un robotic leyendo las noticias en una computadora portátil en una cafetería”

¡Bienvenido a la sexta edición de Robo-Perception, una actualización de noticias sobre robótica! En esta publicación, nos complace compartir una variedad de nuevos avances en el campo y resaltar el progreso de los robots en áreas como asistencia médica, prótesis, flexibilidad de robots, movimiento de articulaciones, desempeño laboral, diseño de inteligencia synthetic y limpieza del hogar.

Robots que pueden ayudar a las enfermeras

En el mundo médico, investigadores de alemania han desarrollado un sistema robótico diseñado para ayudar a las enfermeras a aliviar la tensión física asociada con la atención al paciente. Las enfermeras a menudo enfrentan altas exigencias físicas cuando atienden a pacientes encamados, especialmente durante tareas como reposicionarlos. Su trabajo explora cómo la tecnología robótica puede ayudar en tales tareas al anclar de forma remota a los pacientes en una posición lateral. Los resultados indican que el sistema mejoró la postura laboral de las enfermeras en una media del 11,93% y fue calificado como fácil de usar. La investigación destaca el potencial de la robótica para ayudar a los cuidadores en entornos sanitarios, mejorando tanto las condiciones de trabajo de las enfermeras como la atención al paciente.

Disposición de la habitación del paciente utilizada en el estudio. Fuente.

Robots que mejoran el management guide biónico

Manteniendo nuestro enfoque relacionado con la atención médica, recientemente investigadores de numerosas instituciones europeas han logrado un avance significativo en la tecnología de prótesis robóticas, ya que implantaron con éxito una prótesis neuromusculoesquelética, una mano biónica conectada directamente a los sistemas nervioso y esquelético del usuario, en una persona con una amputación por debajo del codo. Este logro implicó procedimientos quirúrgicos para colocar implantes de titanio en los huesos del radio y el cúbito y transferir nervios cortados a injertos musculares libres. Estas interfaces neuronales proporcionaron una conexión directa entre la prótesis y el cuerpo del usuario, lo que permitió mejorar la función protésica y aumentar la calidad de vida. Su trabajo demuestra el potencial de los dispositivos protésicos altamente integrados para mejorar la vida de los amputados mediante un management neuronal confiable y un uso diario cómodo.

Esquema y radiografía de una interfaz hombre-máquina totalmente integrada en un paciente. Fuente.

Aprendizaje por refuerzo en robótica blanda.

Centrándonos en la robótica blanda, investigadores del Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional de México y la Universidad Autónoma de Coahuila han propuesto un enfoque para utilizar el aprendizaje por refuerzo (RL) para el management del motor de un robotic blando impulsado neumáticamente modelado a partir de medios continuos con densidad variable. Este método implica un esquema Actor-Crítico de tiempo continuo diseñado para rastrear tareas en un robotic blando 3D sujeto a perturbaciones de Lipschitz. Su estudio introduce un mecanismo de diferencia temporal basado en recompensas y un enfoque adaptativo discontinuo para los pesos neuronales en el componente crítico del sistema. El objetivo common es permitir que RL controle la naturaleza compleja, incierta y deformable de los robots blandos, garantizando al mismo tiempo la estabilidad en el management en tiempo actual, un requisito essential para los sistemas físicos. Esta investigación se centra en la aplicación de RL en la gestión de los desafíos únicos que plantean los robots blandos.

Distorsiones distintas de un robotic versatile de forma cilíndrica. Fuente.

Un robotic humanoide de tamaño adolescente

Pasando a las interacciones entre humanos y robots, investigadores del Laboratorio de Robótica Centrada en el Humano de la Universidad de Texas en Austin han presentado un robotic humanoide de tamaño adolescente llamado DRACO 3, diseñado en colaboración con Apptronik. Este robotic, diseñado para uso práctico en entornos humanos, presenta accionamiento proximal y emplea mecanismos de contacto rodante en la parte inferior del cuerpo, lo que permite posturas verticales extensas. Se ha desarrollado un controlador de cuerpo entero (WBC) para gestionar las complejas transmisiones del DRACO 3. Esta investigación ofrece información sobre el desarrollo y management de humanoides con articulaciones de contacto rodantes, centrándose en la practicidad y el rendimiento.

Diagrama que ilustra la articulación de contacto rodante en la rodilla. Configuración inicial (izquierda) y desplazamiento post-angular (derecha). Fuente.

Los impactos de los robots en el rendimiento

Cambiando nuestro enfoque a la psicología, Recientemente investigadores de la Technische Universität Berlin han investigado el fenómeno de la holgazanería social en equipos humano-robot. La holgazanería social se refiere a un esfuerzo particular person reducido en un entorno de equipo en comparación con el trabajo solo. En el estudio, los participantes inspeccionaron las placas de circuito en busca de defectos, con un grupo trabajando solo y el otro con un compañero robotic. A pesar de contar con un robotic confiable que marcaba defectos en los tableros, los participantes que trabajaban con el robotic identificaron menos defectos en comparación con los que trabajaban solos, lo que sugiere una posible ocurrencia de holgazanería social en equipos de humanos y robots. Esta investigación arroja luz sobre los desafíos asociados con la colaboración entre humanos y robots y su impacto en el esfuerzo y el desempeño particular person.

Resultados del trabajo en solitario versus el trabajo con robotic. Fuente.

Un robotic diseñado por IA

Cambiando nuestro enfoque hacia el diseño de robots, investigadores de la Universidad Northwestern han desarrollado un sistema de inteligencia synthetic que diseña robots desde cero, lo que le permite crear un robotic andante en segundos, una tarea que a la naturaleza le llevó miles de millones de años evolucionar. Este sistema de inteligencia synthetic se ejecuta en una computadora private liviana, sin depender de supercomputadoras que consumen mucha energía ni de grandes conjuntos de datos, lo que ofrece el potencial de diseñar rápidamente robots con formas únicas. El sistema funciona iterando un diseño, evaluando sus defectos y refinando la estructura en cuestión de segundos. Allana el camino para una nueva period de herramientas diseñadas por IA capaces de actuar directamente en el mundo para diversas aplicaciones.

Robotic de diseño de impresoras 3D. Fuente.

Un robotic personalizable para la organización del hogar

Por último, en el campo de la robótica doméstica, investigadores de Stanford, Princeton, la Universidad de Columbia y Googlehan desarrollado TidyBot, un robotic de un solo brazo diseñado para limpiar espacios según las preferencias personales. TidyBot utiliza un modelo de lenguaje grande entrenado con datos de Web para identificar varios objetos y comprender dónde colocarlos, lo que lo hace altamente personalizable según diferentes preferencias. En pruebas reales, el robotic puede guardar correctamente aproximadamente el 85% de los objetos, lo que mejora significativamente la organización del hogar. Si bien TidyBot todavía tiene margen de mejora, los investigadores creen que es muy prometedor para hacer que los robots sean más versátiles y útiles en hogares y otros entornos.

Tidybot en entrenamiento. Fuente.

El desarrollo precise en una multitud de sectores resalta la flexibilidad y el carácter de constante avance de la tecnología robótica, descubriendo nuevas posibilidades para su incorporación en una amplia gama de industrias. La progresiva expansión en el ámbito de la robótica refleja un compromiso inquebrantable y ofrece una thought de las posibles consecuencias de estos avances para los tiempos venideros.

Fuentes:

1. Hinrichs, P., Seibert, Okay., Arizpe Gómez, P., Pfingsthorn, M. y Hein, A. (2023). Un sistema robótico para anclar a un paciente en posición lateral y reducir la tensión física de las enfermeras. Robótica, 12(5)
2. Ortiz-Catalán, M., Zbinden, J., Millenaar, J., D’Accolti, D., Controzzi, M., Clemente, F., Cappello, L., Earley, EJ, Enzo Mastinu, Justyna Kolankowska, Muñoz -Novoa, M., Stewe Jönsson, Njel, C., Paolo Sassu y Rickard Brånemark. (2023). Una mano biónica altamente integrada con management neuronal y retroalimentación para usar en la vida diaria. Robótica científica
3. Pantoja-García, L., Parra-Vega, V., García-Rodríguez, R., & Vázquez-García, CE (2023). Un actor novedoso: aprendizaje crítico por refuerzo motor para robots blandos continuos. Robótica, 12(5)
4. Bang, SH, González, C., Ahn, J., Paine, N. y Sentis, L. (26 de septiembre de 2023). Management y evaluación de un robotic humanoide con juntas de contacto rodantes en la parte inferior del cuerpo.. Fronteras.
5. Cymek, DH, Truckenbrodt, A. y Onnasch, L. (31 de agosto de 2023). ¿Reclinarse hacia atrás o inclinarse hacia adelante? explorando la holgazanería social en equipos humano-robot. Fronteras.
6. Evolución instantánea: la IA diseña un nuevo robotic desde cero en segundos. (Dakota del Norte). Noticias.northwestern.edu.
7. Universidad, S. (3 de octubre de 2023). El robotic proporciona limpieza personalizada de la habitación. Noticias de Stanford.