La ETSI Industriales UPM iniciará en octubre un nuevo proyecto de investigación centrado en dotar de mayor grado de autonomía a los robots industriales
El desarrollo de la robótica industrial pasa por encontrar nuevas fórmulas que les permitan aumentar su grado de autonomía, siendo la robótica cognitiva una de las áreas en donde mayor capacidad de progresión encontramos en este momento.
Dentro de este marco de investigación, el próximo 1 de octubre empezará el proyecto CORESENSE: A Hybrid Cognitive Architecture for Deep Understanding, subvencionado por la Comisión Europea al grupo de investigación dirigido por Ricardo Sanz, de la ETSI Industriales UPM dentro del programa marco Horizon Europe en el ámbito de la robótica cognitiva
Los robots industriales han llegado para aumentar las producciones y mejorar la calidad laboral de las personas. Sin embargo aún tenemos frente a nosotros numerosos retos cuando buscamos concederles mayor grado de autonomía y de decisión. La tendencia hacia una mayor autonomía ocasiona un aumento de los problemas relacionados con la fiabilidad, la resiliencia y la confianza en los robots autónomos estos contextos abiertos.
Para lograr afrontar estos desafíos se investigará cómo podemos lograr que los robots entiendan lo que sucede a su alrededor y su capacidad para actuar en consecuencia. Este es un problema que los enfoques de inteligencia artificial basados en el aprendizaje automático no están abordando bien. Los robots autónomos no entienden completamente sus entornos abiertos, sus misiones complejas, sus intrincadas realizaciones y los eventos inesperados que afectan a su rendimiento. Se necesita una mejora en la capacidad de comprensión de los robots autónomos.
La UPM contará con un presupuesto de 1.140.000 € para desarrollar una arquitectura cognitiva para robots autónomos más flexibles, confiables y con mayor capacidad de decisión en sus entornos.
El proyecto CORENSE busca dar una respuesta en forma de:
1) Una teoría formal de la comprensión
2) Una teoría de la consciencia situada
3) Recursos de software reutilizables para aplicar estas teorías en robots reales
4) 3 áreas de trabajo con drones de inspección, robots de fabricación industrial y robots sociales.
Fuente: Escuelaindustrialesupm.com
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