La industria de la robótica evoluciona hacia una etapa que destacará por la convergencia entre automatización e inteligencia artificial. En este contexto y según Anders Billesø Beck, vicepresidente de AI Robotics Products en Universal Robots, el sector se dirige hacia modelos predictivos, colaborativos y orientados al dato de valor, con fuerte vinculación a la IA física. A continuación las cuatro tendencias que se auguran:
La primera apunta a la incorporación de matemáticas predictivas avanzadas. Frente a los robots actuales, que reaccionan al entorno, las nuevas generaciones anticiparán escenarios antes de ejecutar un movimiento, mediante técnicas matemáticas emergentes como los números duales o los “jets”.
En segundo lugar, el aprendizaje por imitación favorecerá entornos colaborativos. Los robots dejarán de operar como unidades aisladas para aprender entre ellos y también de los humanos. Así se compartirán comportamientos y estrategias en tiempo real y, a su vez, facilitará la reconfiguración de flujos de trabajo, aumentará la resiliencia ante cambios imprevistos y reforzará la colaboración entre persona y robot.
La tercera tendencia recoge la consolidación de aplicaciones de IA específicas para cada proceso -todavía emergentes a día de hoy-, en lugar de plataformas genéricas. De este modo, disciplinas como soldadura, acabado o ensamblaje se podrán automatizar, respondiendo así a la demanda de tareas concretas y exigentes.
La cuarta y última predicción se refiere a los datos reales. Con ellos, se prevé que los desarrolladores creen ecosistemas seguros de intercambio de datos de valor totalmente anonimizados que permitan entrenar modelos más precisos e inteligentes, pensados para la detección de defectos, el mantenimiento predictivo y el control adaptativo.
Estos cambios prometen un salto en el retorno de la inversión: más productividad por hora del robot, despliegue y reconfiguración más rápidos, menos tiempos de inactividad y mejora continua impulsada por datos reales.
Noticia enviada por Universal Robots
