El pasado 26 de junio se celebró la jornada de formación y networking en tecnologías digitales en el marco de la iniciativa InnDIH*, en la que participa el Instituto Tecnológico AIDIMME con una parte específica del proyecto InnDIH-AIDIMME.
Los institutos tecnológicos de la red REDIT ofrecieron distintas charlas sobre las principales tecnologías del momento: fabricación aditiva, IA, ciberseguridad, robotización… todo con casos de aplicación real, costes de implementación y recursos necesarios, con el objetivo de ayudar a las pymes y administración pública a implementarlas y mejorar sus resultados.
Además, se organizaron también reuniones individuales y personalizadas para facilitar a las empresas el contacto con partners tecnológicos expertos que los acompañen en el camino de la digitalización.
AIDIMME está integrada en el consorcio InnDIH como miembro afiliado, y ofreció, de la mano del especialista Gabriel Modia, sendas ponencias sobre robótica colaborativa, la primera de ellas, con la presentación de los proyectos de I+D que impulsa AIDIMME, Naturbot y Robotrack, y una segunda sobre inteligencia artificial en industria, apoyada por las iniciativas de AIDIMME, India, Digibot, VirtualSense, y Simba.
Robótica colaborativa
En la primera conferencia sobre robótica colaborativa, titulada “robots que trabajan junto a los humanos de forma segura”, Modia abrió la sesión con una explicación detallada de qué es la robótica colaborativa, resaltando que a diferencia de los robots convencionales, los robots colaborativos están diseñados para interactuar de manera segura con los humanos en un espacio de trabajo compartido.
Se expusieron los distintos tipos de colaboración, como la cooperación en el mismo espacio pero en tiempos distintos, y la colaboración directa en el mismo espacio y tiempo, resaltando que la verdadera colaboración humana-robot en tiempo real aún es minoritaria y está en desarrollo.
La segunda parte de la ponencia se enfocó en la seguridad en la robótica colaborativa, distinguiendo entre seguridad pasiva y activa.
Respecto a la seguridad pasiva, Modia explicó que se centra en el diseño físico de los robots para minimizar riesgos, como superficies lisas y bordes redondeados.
Por otra parte, el especialista indicó sobre la seguridad activa que incluye modos como la parada segura monitorizada, el guiado manual y el control de velocidad y separación, donde los robots ajustan su comportamiento según la proximidad y acciones de los humanos.
Gabriel Modia destacó la normativa ISO/TS 15066:2016 como guía para garantizar que cualquier contacto entre robots y personas no cause daños.
Finalmente, el experto abordó las interfaces humano-robot, destacando innovaciones como el Proyecto Robotrack, que utiliza gestos para enseñar tareas a los robots mediante un sistema de visión, y el Proyecto Naturbot, que permite el control de robots mediante comandos de voz.
Estas nuevas interfaces buscan facilitar la programación y operación de robots colaborativos, permitiendo una interacción más intuitiva y eficiente entre humanos y robots, lo cual es crucial para el avance y la adopción generalizada de la robótica colaborativa en diversos sectores industriales.
IA en proceso industriales
En la segunda ponencia, Gabriel Modia abordó la IA con una definición que, en esencia, explicó que se basa en matemáticas avanzadas, y se clasifica en dos grandes categorías: inteligencia artificial discriminativa y generativa.
La IA discriminativa se utiliza para tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones a partir de datos específicos, mientras que la IA generativa se enfoca en la creación de nuevos datos a partir de patrones aprendidos, circunstancia fundamental para aplicaciones como la generación de texto y la simulación de escenarios.
En la segunda parte de la exposición, Modia destacó diversas aplicaciones prácticas de la IA en el ámbito industrial. Mencionó proyectos como VirtualSense, que utiliza sensores virtuales para medir propiedades como la viscosidad de la pintura, y Digibot, que aplica visión artificial para inspección y control de calidad.
Otro proyecto destacado fue Simba, que implementa mantenimiento predictivo para anticipar fallos en maquinaria y reducir tiempos de inactividad. Estas aplicaciones demuestran cómo la IA puede mejorar la eficiencia y precisión en procesos industriales, optimizando recursos y reduciendo costos.
Finalmente, el especialista de AIDIMME propuso las capacidades actuales de la IA generativa mediante ejemplos prácticos. Esta tecnología, subrayó, puede predecir la continuación lógica de secuencias de texto, como en el caso de completar historias o generar respuestas en conversaciones entre humanos y chatbots, precisó Gabriel Modia.
Por otro lado, la iniciativa India, fue mencionada como un ejemplo destacado, y muestra cómo la IA generativa puede aplicarse en la creación de contenido y la interacción con usuarios, adaptándose a un contexto industrial de manera que actúe como interfaz única de texto para todas las necesidades del gerente, explicó el experto en IA.
Modia concluyó enfatizando la importancia de la IA en la transformación digital de las industrias, invitando a los participantes a considerar cómo pueden integrar estas tecnologías en sus propios contextos empresariales.
Información de AIDIMME.