Los robots logran coordinación mano-ojo precisa para tareas complejas

Aunque Modern Machine Shop se centra en el mecanizado CNC, la aplicación mostrada aquí merece atención. Considera por un momento las dificultades inherentes a automatizar una tarea como insertar cables Ethernet. Un sinfín de variables, desde posiciones de zócalo diferentes hasta la flexión impredecible del cable hasta el nivel de fuerza requerido para "encajar" el conector, podrían detener incluso al robot más cuidadosamente programado. Este robot es diferente en que prescinde de la programación cuidadosa a favor de esencialmente controlarse a sí mismo. Es capaz de ajustar su enfoque según sea necesario para asegurar un ajuste perfecto independientemente de la orientación o posición del zócalo.

Más allá de la inserción de cables, las implicaciones más amplias de dar a los robots lo que es esencialmente coordinación mano-ojo no son difíciles de imaginar. Si nuestros compañeros mecanizados pueden hacer esto, ¿podrían algún día ayudar a los talleres CNC a manipular una mezcla de piezas diferentes alrededor de herramientas de desbarbado activas, o quizás recoger piezas al azar de cajas sin rejillas u otras fijaciones? Inspección, acabado superficial, atención de máquinas y posiblemente incluso aplicaciones aún no exploradas podrían beneficiarse de tal sistema.

Desarrollado en Alemania por Micropsi Industries, el sistema de control auxiliar de este robot se llama MIRAI (Micropsi Industries Robotic Artificial Intelligence). Utiliza cámaras, sensores de fuerza y una red neuronal para aproximar los sentidos humanos y reaccionar a entornos dinámicos en tiempo real. Rick Schoonover, quien representa la empresa en Norteamérica, dice que algunos casos de uso tempranos ya muestran buenas razones para extender ambiciones más allá de la industria electrónica.

Por ejemplo, un caso de uso temprano es cargar engranajes en una máquina de tallar engranajes lo suficientemente delicadamente para prolongar la vida del arbor, dice. Otro usa el sistema para recortar grandes estructuras aeroespaciales compuestas con un nivel de fuerza constante, independientemente de la orientación o ubicación del robot respecto a la superficie de la pieza. Investigaciones activas sobre recoger y colocar con precisión una variedad de piezas impresas en 3D también ilustran el amplio potencial de la tecnología para automatizar trabajo de bajo volumen y alta mezcla.

Los programadores no "enseñan" un cobot impulsado por MIRAI; lo entrenan con habilidades. El proceso parece similar en que un humano guía repetidamente el brazo del robot a través de los movimientos de la tarea elegida. Sin embargo, el brazo debe acercarse al objetivo desde tantas direcciones y ángulos como sea posible. Esto es porque el foco de estos algoritmos de aprendizaje automático no es el medio para el fin deseado, sino el fin en sí —cable en zócalo, por ejemplo. A medida que el robot se mueve, la red neuronal basada en la nube procesa el flujo continuo de datos de sensores para ganar una comprensión de su entorno y lo que se requiere para lograr la tarea.

"Si quieres poner una clavija en un agujero, no vas a calcular matemáticamente y ejecutar una secuencia de movimientos", explica Schoonover. "Si puedes verlo, puedes hacerlo —no hay camino. Vas a mirar la clavija, mirar el agujero, y meter la clavija en el agujero. Si el agujero se mueves, puedes ajustar y meter la clavija de todos modos".

Por ahora, MIRAI controla el robot solo en porciones críticas de una trayectoria programada tradicionalmente —en el momento de la inserción del cable, o quizás al agarrar o encajar una pieza. En ese momento, el robot comienza a moverse por su cuenta basándose en su propia "percepción" y en lo que ha "aprendido" sobre sus objetivos y la varianza natural en su entorno.

Queda por ver si esta tecnología llegará alguna vez a tu taller, o si se empleará para algo más que micro-movimientos. Independientemente, tecnología como MIRAI está cambiando nuestra comprensión de lo que puede ser la automatización: flexible, fácil de implementar y, aparentemente, tolerante a variaciones que van desde perturbaciones ambientales hasta diferencias en forma, posición y geometría de la pieza.