Una enciclopedia de robótica en evolución caracteriza a los robots en función de su rendimiento.

16 de marzo de 2025 función

Este artículo ha sido revisado de acuerdo con el proceso editorial y las políticas de Science X. Los editores han destacado los siguientes atributos mientras aseguran la credibilidad del contenido:

verificado por hechos

publicación revisada por pares

fuente confiable

corregido

por Ingrid Fadelli , Tech Xplore

En las últimas décadas, los roboticistas han presentado una amplia gama de sistemas con diferentes estructuras corporales y capacidades variables. A medida que el número de robots desarrollados continúa creciendo, poder aprender fácilmente sobre estos muchos sistemas, sus características únicas, diferencias y rendimiento en tareas específicas podría resultar altamente valioso.

Investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) recientemente crearon el 'Árbol de Robots', una nueva enciclopedia que podría facilitar significativamente el aprendizaje sobre los sistemas robóticos existentes y compararlos. Su enciclopedia de robots, introducida en un artículo publicado en Nature Machine Intelligence, categoriza robots en función de su aptitud de rendimiento en diversas tareas.

'La aspiración por robots inteligentes que puedan entender su entorno como lo hacemos los humanos, y ejecutar tareas de forma independiente, ha existido desde hace tiempo', dijo Robin Jeanne Kirschner, primera autora del artículo, a Tech Xplore.

'El desarrollo activo de robots táctiles, robots capaces de entender su entorno a través de la sensación del tacto, comenzó hace aproximadamente 20 años. Este viaje comenzó con la creación de sistemas livianos equipados con sensores de torque en cada articulación. Desde entonces, hemos sido testigos de una tecnología mejorada, mejores controladores y nuevos esquemas de reacción, que han permitido el desarrollo de sistemas competentes en la ejecución de tareas y en la percepción del entorno a través del tacto.'

La mayoría de los estándares y enfoques para clasificar robots introducidos hasta la fecha no tienen en cuenta la capacidad de los sistemas para adaptarse a su entorno e interactuar con éxito con objetos cercanos tocándolos. Esta capacidad crucial influye tanto en la seguridad de los robots como en su rendimiento en tareas específicas, abarcando diversas aplicaciones del mundo real.

'El enfoque de clasificación de sistemas sigue estando separado en función, por ejemplo, de propiedades mecánicas individuales, nuevas características de controladores y certificaciones basadas únicamente en la estructura mecánica de los sistemas de detección en lugar de su rendimiento real', dijo Kirschner. 'Este enfoque estrecho a menudo pasa por alto la interacción de componentes y el propósito central de un dispositivo robótico: ayudar en la ejecución de tareas, lo que exige capacidades específicas.'

Para superar las limitaciones de los métodos de clasificación de robots existentes, Kirschner y sus colegas comenzaron a probar varios sistemas existentes, centrándose en características que influyen en su seguridad, como su capacidad para detectar el contacto con otros objetos. Al mismo tiempo, también llevaron a cabo un análisis detallado de las tareas de robótica, derivando múltiples métricas que indican las capacidades de los robots más allá de la seguridad, por ejemplo, impactando en su capacidad para ejecutar tareas táctiles exitosamente e interactuar cómodamente con humanos.

'Al probar varios manipuladores robóticos, pudimos derivar todas estas métricas y mostrar que la aptitud táctil de estos sistemas varía significativamente, lo que exige una clasificación adecuada y una enciclopedia: el Árbol de Robots', dijo Kirschner.

'Como resultado, establecimos el Centro de Rendimiento y Seguridad de Robots de IA, un laboratorio dedicado equipado con dispositivos de medición avanzados para evaluar el rendimiento del robot. Con estos recursos, nuestro objetivo es seguir haciendo crecer el 'Árbol de Robots', una enciclopedia esencial para el campo de la robótica.'

La enciclopedia del Árbol de Robots está destinada a ser actualizada continuamente con el tiempo, sirviendo en última instancia como una plataforma similar a Wikipedia que contiene información sobre robots y sus capacidades. Incluye una amplia cantidad de información que va desde las estructuras corporales fundamentales de los robots hasta los motores y/o sensores en los que se basan y sus capacidades resultantes, específicamente la sensibilidad y confiabilidad de sus interacciones físicas (es decir, aptitud táctil) y precisión de sus movimientos (es decir, aptitud de movimiento).

'Si bien comenzamos analizando y clasificando manipuladores estacionarios existentes utilizando métricas de aptitud que definimos específicamente basadas en aplicaciones industriales, la enciclopedia debe crecer para abarcar otros sistemas robóticos para tareas de servicio, como humanoides o robots móviles', explicó Kirschner. 'Su propósito es guiar de manera eficiente tanto el desarrollo de hardware como de software en robótica.'

En contraste con muchos enfoques de categorización de robots previamente ideados, la enciclopedia del Árbol de Robots delineó claramente las capacidades especializadas de diferentes robots. Además, agrupa a los robots en tres grupos principales basados en su idoneidad táctil, que indica en qué medida son adecuados para completar tareas específicas.

'Este conocimiento fundamental debería integrarse en el diseño de aplicaciones, esfuerzos de estandarización y desarrollo futuro de la robótica', dijo Kirschner. 'Al alinear componentes de hardware y software para lograr un rendimiento óptimo para un proceso determinado, en lugar de diseñar procesos para adaptarse a las limitaciones del sistema, podemos avanzar en la robótica a nuevos niveles de eficiencia y efectividad.'

La nueva enciclopedia desarrollada por Kirschner y sus colegas podría informar la investigación futura, por ejemplo, ayudando a otros científicos de la computación y robotistas a identificar los mejores sistemas para probar sus algoritmos. Mientras tanto, los investigadores planean seguir agregando información al Árbol de Robots, incluidos otros sistemas robóticos y otras métricas relevantes.

'Ahora estamos expandiendo nuestro trabajo en varias direcciones', agregó Kirschner. 'Mi enfoque está en vincular estos hallazgos críticos para garantizar la seguridad humana en colaboraciones, enfatizando las capacidades táctiles de un robot. El objetivo es lograr aplicaciones certificablemente seguras con sistemas robóticos táctiles. Junto con otros equipos, también estamos explorando cómo extender el árbol de robots a otras áreas, como sistemas diseñados para tareas de servicio y cuidado e incluyendo, por ejemplo, sistemas humanoides.'

Más información: Robin Jeanne Kirschner et al, Categorizar robots por su aptitud de rendimiento en el árbol de robots, Nature Machine Intelligence (2025). DOI: 10.1038/s42256-025-00995-y.

© 2025 Science X Network