Emulando el tacto mediante IA avanzada: ¿Es posible?

La robótica del mañana poseerá sentidos comparables a los de sus contrapartes humanas. Ya existen algoritmos de IA que permiten a los dispositivos ver, oler y oír. Estas mejoras aprovechan sensores y algoritmos avanzados para simular estos sentidos. Sin embargo, un sentido ha eludido a los investigadores hasta la fecha: el tacto.

Ahora, un grupo de investigadores del Stevens Institute of Technology ha revelado un método novedoso que emula el tacto. Esto es lo que necesitas saber.

Los investigadores han buscado durante mucho tiempo emular el tacto mediante sistemas robóticos. Un robot que pudiera sentir abriría la puerta a numerosos escenarios de uso. A medida que más personas comienzan a trabajar junto a estos dispositivos, el interés en robots que pueden ‘sentir’ sigue creciendo. Los ingenieros creen que este sentido es crucial para mejorar la eficiencia, las capacidades y la seguridad en el lugar de trabajo.

Imagina robots que pudieran detectar si chocan contigo y reaccionar en consecuencia. Esta capacidad permitiría a los robots que trabajan estrechamente con humanos reducir sus riesgos y llevar a cabo tareas más precisas y que antes solo podían realizar los humanos.

Emulación del tacto mediante estudio de IA avanzada

El estudio¹, publicado en la revista Applied Optics, revela cómo los investigadores lograron simular el tacto mediante láseres y un algoritmo de IA. Los investigadores combinaron IA y tecnología cuántica para alcanzar este objetivo en una configuración de laboratorio cuántico.
Las interacciones cuánticas proporcionan una gran cantidad de datos que pueden usarse para crear y mejorar modelos de IA. Este enfoque combina aprendizaje automático avanzado, un LiDAR de un solo fotón de escaneo raster y retroalimentación cuántica en forma de ruido de moteado para lograr esta tarea.

Emulación del tacto mediante láser de escaneo que dispara fotones

El equipo creó un LiDAR de un solo fotón de escaneo raster que podía configurarse para pulsar a diferentes intervalos, lo que permitía a los ingenieros documentar cualquier cambio y retroalimentación reflejada desde la superficie. Cada superficie tiene diferentes refracciones según su composición. Los investigadores reconocieron este hecho y determinaron que era la mejor manera de proporcionar artificialmente al sistema la capacidad de realizar rápidamente escaneos topográficos.

Modelos de IA algorítmicos

La IA escanea la superficie usando el láser propietario como primer paso. Esta maniobra crea una imagen detallada del objeto. La imagen detallada producirá una retroalimentación aleatoria llamada ruido de moteado. En el pasado, el ruido de moteado era un obstáculo para la claridad óptica, ya que esta retroalimentación reducía la resolución.

Los investigadores notaron que esta retroalimentación era más que interferencia. Proporcionaba una firma única para cada superficie basada en su rugosidad. Estos datos se alimentaron al sistema de IA, que luego descifró la información para determinar las dimensiones, la altura y la rugosidad de la estructura.

Fuente – Magicplan

Los investigadores utilizaron esta configuración para escanear múltiples tipos de superficies y programar el algoritmo de IA. Específicamente, el sistema registró protones retrodispersados de diferentes puntos de la superficie. A partir de ahí, los datos se recopilan y se forman en una fibra de modo que se cuenta mediante un detector de un solo fotón. Este dispositivo puede diferenciar el ruido de moteado de otras interferencias, lo que permite a los investigadores aprovechar esta interferencia para determinar la suavidad del objeto.

Prueba de emulación del tacto

Para probar su teoría, el equipo comenzó configurando un sistema LiDAR de conteo de fotones de un solo píxel y escaneo raster. Este dispositivo era óptimo para la investigación, ya que puede producir un haz láser colimado que se dispara en pulsos de picosegundos, proporcionando una cobertura y capacidad de respuesta precisas.
Los ingenieros decidieron utilizar 31 lijas industriales como sujetos de prueba. Comenzaron adquiriendo todas las variedades y rugosidades diferentes. Específicamente, la lija variaba de 1 a 100 micrones de grosor. El láser luego emitió pulsos a través del transceptor y sobre la lija. La luz y la interferencia se refractaron de vuelta y fueron calculadas por el sistema de IA.

Resultados del estudio de emulación del tacto

Los resultados de estas pruebas son prometedores. El nuevo sistema inicialmente tenía una precisión de 8 micrones, que se redujo a 4 micrones después de ajustes finos. Notablemente, este nivel de precisión es comparable a las soluciones líderes de la industria.
Notablemente, el sistema parecía funcionar mejor cuando la superficie tenía un grano fino en lugar de una rugosidad importante. De manera impresionante, los ingenieros pudieron determinar con precisión la estructura superficial de las lijas con un esfuerzo mínimo, abriendo la puerta para que esta tecnología transforme la forma en que las industrias operan en los próximos años.

Beneficios del estudio de emulación del tacto

Esta investigación podría desbloquear numerosos beneficios en múltiples industrias. Por un lado, este método proporcionaría enormes ahorros de costos frente a los sistemas actuales en uso. Además, permitiría a los fabricantes reducir su personal, ya que la IA es mucho más precisa. Esta medida reduciría los gastos generales y mejoraría sus resultados financieros.

Mapeo rápido de superficies

La velocidad con la que el sistema escanea una superficie es otra ventaja. Este método solo requiere que el láser escanee la superficie durante unos momentos antes de que se realice la determinación. Como tal, es mucho más rápido y requiere menos esfuerzo para utilizarse, lo que permite a los fabricantes completar más escaneos y ahorrar.

Integración de bajo costo

Otro gran beneficio de esta investigación es que brinda soluciones de integración de bajo costo al mercado. En muchos casos, el LiDAR se utiliza para determinar la integridad estructural de componentes clave. Este nuevo sistema podría mejorar el LiDAR en uso y capacitarlo para realizar mediciones a nivel de micrones.

Control de calidad

La nueva forma de escaneo de superficies mejorará los métodos de control de calidad para componentes intrincados y precisos. Los ingenieros han utilizado durante mucho tiempo sistemas para garantizar que los componentes vitales de aviones y otros artículos estén libres de defectos que podrían derivar en problemas graves.

Clasificación mejorada

Los clasificadores robóticos ya están en alta demanda y se utilizan en todo el mundo. Esta mejora podría ayudar a estos sistemas a mejorar sus capacidades al proporcionarles un sentido adicional para utilizar al determinar la composición y la clasificación requerida de un producto. Por ejemplo, una mano robótica que pudiera sentir sería capaz de comprobar la firmeza de los productos para determinar si están maduros o no.

Investigadores de la emulación del tacto

Ingenieros del Stevens Institute of Technology encabezaron la investigación del sistema de topografía láser. Trabajaron estrechamente con la directora de CQSE, Yuping Huang, como parte de su proyecto. Además, Daniel Tafone y Luke McEvo recibieron crédito por sus esfuerzos en el proyecto.

Aplicaciones potenciales

Existen numerosas aplicaciones para esta tecnología. Ya, el LiDAR desempeña un papel vital en los estándares de seguridad. Esta investigación mejora esas capacidades significativamente y permite a los ingenieros realizar un monitoreo en tiempo real de componentes cruciales, algo nunca antes posible.

Cuidado de la salud

La industria del cuidado de la salud ha visto una creciente demanda de robots que puedan sentir como los humanos. Estos sistemas podrían encontrar múltiples usos en la industria. Un caso de uso interesante sería permitir que estos dispositivos escaneen lunares en busca de melanomas mortales. El algoritmo basado en láser podría determinar las pequeñas diferencias que hacen que un lunar sea seguro y otro potencialmente fatal, salvando la vida de miles de pacientes.

Mejorar LiDAR

El LiDAR se utiliza en una variedad de productos hoy en día. Los autos inteligentes, robots, teléfonos inteligentes y otros productos dependen del LiDAR para actuar como sus ojos. Incluso tu robot aspirador incluye alguna forma de LiDAR para evitar obstáculos. Esta nueva tecnología podría ayudar a micro-robots a navegar entornos como el cuerpo humano y entregar tratamientos que salvan vidas directamente a los lugares requeridos.

Empresa que puede beneficiarse de esta investigación

Varias empresas de robótica podrían integrar esta tecnología y mejorar sus resultados hoy. La robótica es un sector de rápido crecimiento que ahora abarca casi todas las industrias. Desde realizar cirugías hasta cosechar frutas, estos dispositivos podrían experimentar un gran impulso con la introducción de un emulador de tacto.

Samsara 

Samsara (IOT )  es una empresa de IoT con sede en San Francisco que busca causar impacto. La compañía fue fundada por Sanjit Biswas y John Bicket en 2015 para crear, gestionar y ofrecer a clientes empresariales una característica sólida para rastrear y monitorear la logística. Hoy, la empresa ofrece una amplia gama de productos para cumplir con esta tarea, incluidos dashcams con IA, optimización de rutas, seguimiento de equipos, monitoreo de sitios y telemática.

Samsara es un actor importante en el mercado de IoT (Internet de las Cosas). Los dispositivos IoT son los millones de dispositivos inteligentes que ves en uso hoy. Pueden ser cualquier cosa con conexión a internet, sensor y la capacidad de comunicar datos. Hoy, el sector IoT incluye miles de millones de dispositivos inteligentes a nivel global.

Samsara permite a las empresas integrar estos dispositivos en su logística para mejorar resultados, eficiencia y seguridad. Los dispositivos IoT pueden usarse para monitorear productos en tiempo real, incluyendo su condición, autenticidad, ubicación y mucho más.

Los analistas ven a Samsara como bien posicionada para crecer a medida que la industria IoT se expande. La compañía tiene una capitalización de mercado de $30.433 mil millones y cuenta con el respaldo de algunos de los nombres más importantes de la industria. Notablemente, la acción fue listada como una de las principales selecciones de acciones de la Universidad de Harvard este año, lo que refuerza la confianza del consumidor.

Otros intentos de emular los sentidos humanos

Examinar la carrera por hacer que los robots sientan revela algunos desarrollos interesantes. Lo primero que notas es que existen dos enfoques muy diferentes para que los robots adquieran el sentido del tacto. Las soluciones de hardware incorporan dispositivos que pueden simular el tacto al registrar presión y latido, mientras que las soluciones de software integran algoritmos que utilizan retroalimentación para simular el tacto. Aquí hay algunas otras formas en que los investigadores han encontrado para dar a los robots la capacidad de sentir.

Cerámicas de alto rendimiento

Un estudio reciente demuestra cómo partículas microcerámicas podrían incorporarse en una capa flexible similar a la piel para permitir que el dispositivo registre calor y presión. Las diminutas partículas cerámicas proporcionan la forma perfecta de transferir pulsos eléctricos a través de una superficie flexible.
Esta investigación vio a ingenieros desarrollar etiquetas de piel robótica que podían detectar si te rozabas y te alejabas. Luego procedieron a crear una prótesis inteligente que permitiera al usuario sentir superficies y reaccionar en consecuencia. Señalaron que su piel robótica era capaz de registrar el tacto usando estos pulsos hasta los ajustes de presión más finos.

Nervios artificiales

Otro avance emocionante en el campo del tacto robótico ocurrió en octubre cuando un equipo de ingenieros del Grupo de Investigación Zhenan Bao de la Universidad de Stanford logró crear un nervio artificial. El dispositivo fabricado artificialmente fue diseñado para funcionar como su contraparte humana, permitiendo que los robots respondan al tacto de manera eficaz.
El sistema se basa en una configuración de nervio artificial que se puede dividir en tres componentes. Los mecanorreceptores actúan como sensores de presión resistivos. También existen osciladores de anillo orgánicos, que funcionan de manera similar a las neuronas, y transistores electroquímicos orgánicos que permiten que todo el sistema opere.

Suéter robótico

La Universidad Carnegie Mellon introdujo un Suéter Robótico que podría hacer que los robots industriales sean mucho más seguros. Notablemente, los sistemas de seguridad actuales a menudo requieren piezas rígidas añadidas a los robots. El problema con este enfoque es que los robots no pueden estar completamente cubiertos ya que sus partes móviles deben permanecer flexibles. Este deseo llevó a los investigadores a considerar una tela similar a un suéter como solución.
El Suéter Robótico es una cubierta tejida a máquina que puede adaptarse a cualquier forma tridimensional. Como tal, puede crearse para proporcionar protección total a los robots y a sus compañeros humanos. El dispositivo funciona utilizando dos capas de fibras metálicas integradas en su superficie. Cada vez que un humano toca el suéter, se cierra el circuito, notificando al robot del incidente e incitando una respuesta.

Futuro de los robots que emulan el tacto

Los robots que pueden emular el tacto son el futuro. Estos dispositivos abrirán la puerta a una mayor integración junto a compañeros humanos. Este desarrollo conducirá a robots que mejoren la seguridad, ahorren fondos y ofrezcan a múltiples industrias soluciones a problemas de larga duración. Como tal, la demanda de robots que pueden emular el tacto solo aumentará en los próximos años. Por ahora, deberías esperar ver más compañeros robots en los próximos meses.

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Referencia del estudio:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Metrología de la rugosidad superficial con un LiDAR de un solo fotón de escaneo raster. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}