Un nuevo sistema de control de inteligencia artificial permite que los brazos robóticos blandos aprendan una amplia gama de movimientos y tareas, ajustándose a nuevos escenarios sin necesidad de reentrenamiento.
Este avance acerca a la robótica blanda a una adaptabilidad similar a la humana, facilitando aplicaciones en robótica asistencial, rehabilitación y dispositivos médicos, al hacerlo más inteligente y versátil.
Desarrollo del sistema de control
El trabajo fue liderado por el grupo de investigación interdisciplinario Mens, Manus and Machina (M3S), en colaboración con la Alianza de Investigación entre Singapur y MIT. También participaron investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y de la Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU Singapur).
A diferencia de los robots tradicionales, que utilizan motores rígidos y articulaciones, los robots blandos están fabricados con materiales flexibles. Estos robots se mueven mediante actuadores, componentes que funcionan como músculos artificiales. Aunque su flexibilidad es ideal para tareas delicadas, controlar estos robots ha sido un reto debido a su forma cambiante e impredecible.
Avances en robótica blanda
A pesar de los avances en robótica blanda, los métodos existentes suelen lograr solo una o dos de las tres capacidades necesarias para operar inteligentemente en entornos reales: aprender de una tarea y aplicarlo a otra, adaptarse rápidamente a cambios y garantizar estabilidad durante la adaptación. Esta falta de adaptabilidad ha limitado la implementación de robots blandos en aplicaciones reales.
En un estudio de acceso abierto titulado “Un controlador robótico blando general inspirado en sinapsis neuronales estructurales y plásticas que se adapta a diversos brazos, tareas y perturbaciones”, publicado en Science Advances, se describe cómo se desarrolló un nuevo sistema de control que permite a los robots blandos adaptarse a diversas tareas y perturbaciones, inspirado en el aprendizaje humano.
Funcionamiento del nuevo sistema
El sistema utiliza dos conjuntos complementarios de “sinapsis” que regulan el movimiento del robot. El primer conjunto, denominado “sinapsis estructurales”, se entrena offline en movimientos básicos. El segundo, “sinapsis plásticas”, se actualiza en tiempo real, ajustando el comportamiento del brazo según las circunstancias actuales.
“Los robots blandos tienen un gran potencial para realizar tareas que las máquinas convencionales no pueden. Al combinar el aprendizaje estructural con la adaptabilidad en tiempo real, hemos creado un sistema que puede manejar la complejidad de los materiales blandos en entornos impredecibles”, afirma la profesora Daniela Rus del MIT.
Resultados del sistema de control
El sistema permite que los brazos robóticos blandos ejecuten diversas tareas, como seguimiento de trayectorias y regulación de forma corporal, dentro de un enfoque unificado. Se probó en dos plataformas físicas y mostró resultados impresionantes, con una reducción del 44-55% en el error de seguimiento bajo perturbaciones significativas.
“Este trabajo redefine lo que es posible en robótica blanda. Hemos cambiado el paradigma hacia un marco verdaderamente generalizable con inteligencia humana. Es un avance que abre la puerta a máquinas blandas escalables e inteligentes”, destaca la profesora Cecilia Laschi.
Futuro de la robótica blanda
Este avance permite el desarrollo de sistemas robóticos blandos más robustos para la fabricación, logística e inspección sin necesidad de reprogramación constante, lo que reduce costos y tiempos de inactividad. En el ámbito de la salud, los dispositivos asistenciales pueden adaptar automáticamente sus movimientos a las necesidades cambiantes de los pacientes.
Los investigadores planean extender esta tecnología a sistemas robóticos que operen a mayores velocidades y en entornos más complejos, con aplicaciones potenciales en robótica asistencial, dispositivos médicos y manipuladores industriales.
La investigación en SMART recibió apoyo de la Fundación Nacional de Investigación de Singapur.
