La Ingeniería Biomédica aplicada en el cuerpo humano

La Ingeniería Biomédica aplicada en el cuerpo humano

¿Qué es la Ingeniería Biomédica?

La Ingeniería Biomédica es la aplicación de los principios fundamentales de la ingeniería a las ciencias de la vida y la salud. Abarca los criterios de la ingeniería y las herramientas de análisis de la matemática, la física y la química, para buscar una solución a problemas de medicina, biología y biotecnología.

Además, tiene una clara orientación hacia la investigación y el desarrollo de nuevas técnicas y productos en el ámbito de la Biomedicina, combinando de manera eficiente conocimientos, habilidades y destrezas tanto de ingeniería como de ciencias de la vida y la salud.

La Ingeniería Biomédica se ha caracterizado por su desarrollo y práctica clínica sobre los órganos artificiales, miembros ortopédicos y prótesis.

Las prótesis son elementos artificiales dotados de cierta autonomía e inteligencia, son capaces de realizar funciones de una parte del cuerpo y tienen como principal objetivo el sustituir una parte del mismo que haya sido perdida. En la actualidad ya existen numerosas prótesis que ayudan a las personas, dentro de sus posibilidades, a tener una vida normal.

Existen varios tipos de prótesis y estas se pueden clasificar según su función, por ejemplo, existen las prótesis pasivas que no tienen movimiento y son solo de uso estético; están las prótesis mecánicas que hacen movimientos simples; también hay prótesis eléctricas y neumáticas que funcionan mediante sistemas eléctricos e hidráulicos, estas prótesis tienen mayor movilidad; y por último las prótesis bioeléctricas, que basan su funcionalidad en señales musculares obtenidas de electrodos.

También existen prótesis para diferentes partes del cuerpo. Las más comunes son las de los brazos y piernas, son prótesis que utilizan personas discapacitadas producto de un accidente, alguna enfermedad, o herida de guerra; también existe el oído artificial, un tipo de prótesis que funciona mediante electrodos en el centro de la audición que capta sonidos a través de una antena; y por último el ojo electrónico, esta prótesis estimula la retina y proporciona al paciente una visión rudimentaria que le permite distinguir objetos y sombras.

Infografia-Ingenieria-Biomedica

Fuente: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)

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Uruguay debe adaptar sector laboral a las nuevas tecnologías

Uruguay debe adaptar sector laboral a las nuevas tecnologías

Uruguay debe adaptar su sector laboral a las nuevas tecnologías en lugar de buscar soluciones “de espaldas al mundo” que protegen ciertos trabajos, dijo hoy a Efe el decano de la Escuela de Negocios de la Universidad de Montevideo (UM), Pablo Regent.

“Algunos problemas en Uruguay son muy particulares por esa preocupación tan grande de proteger el puesto de trabajo. Hay algunas jaulas de oro que tenemos en algunos sectores en las que creyendo que estamos ayudando estamos complicando”, señaló Regent.

Las declaraciones de Regent tienen lugar en la antesala de la conferencia “Desafíos para el futuro del trabajo en Uruguay” organizada por la empresa internacional de recursos humanos Adecco y realizado en la Cámara Española de Comercio en Uruguay.

Sobre su exposición, Regent subrayó que busca mostrar “un mapeo” de los riesgos más importantes que vive Uruguay en la actualidad, en donde se observa, en ciertos sectores, que se busca proteger trabajos que en el resto del mundo ya no son necesarios o están próximos a dejar de serlo.

“Cuando uno ve algunos debates en Uruguay como el cierre de sucursales del Banco República, lo único cierto es que en el mundo los puestos de banco van cayendo porque la tendencia es la banca electrónica”, añadió.

Asimismo, consideró que competir con la evolución tecnológica “no tiene mucho sentido” ya que tarde o temprano “te va a ganar” y lo que se necesita es buscar la forma de que las personas puedan complementar a la tecnología en lugar de reemplazarla.

Según el decano, el desarrollo que decida llevar adelante el país suramericano en este sentido será lo que decida si en el futuro se posicionará “entre los países perdedores o los ganadores”.

“Es bueno que ciertos trabajos que no apelan tanto a la capacidad de las personas de poder resolver problemas lo hagan máquinas y encontrarle a los trabajadores empleos donde puedan desarrollar más su potencial de persona, vale la pena. Es difícil, pero ese es el desafío”, concluyó.

Al respecto, el consultor de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) el argentino Martín Padulla señaló que el aprovechamiento de las tecnologías es “la única y real oportunidad desarrollo” que tiene tanto Uruguay, como la región en los próximos 30 años.

“Uruguay tiene una oportunidad muy interesante, que denomino la ventana de oportunidad demográfica y la posibilidad de recalcular el concepto de trabajo, ya que estamos viviendo un período histórico muy importante relacionado con cambios que son muy vertiginosos y no se puede mantener el statu quo”, expresó Padulla.

En este sentido, el consultor de la OIT consideró que para que exista este desarrollo es necesario “generar mercados laborales 4.0” de la cuarta revolución industrial que se vive, con marcos regulatorios “que estén más relacionados” con el trabajo del siglo XXI y no con “mediados de la década del 40”.

“La robótica no es el problema, sino como te adaptas a eso que es absolutamente inevitable y tiene que ver con la convergencia de la tecnología”, finalizó Padulla.

EFE

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La robótica puede captar más del 30% del trabajo en bancos

La robótica puede captar más del 30% del trabajo en bancos

Las tecnologías cognitivas, que se nutren del pensamiento humano, ya son lo suficientemente accesibles para que los bancos puedan implementarlas en sus operaciones.

En un reciente reporte de McKinsey, se indica que las tareas de automatización ‘liberarán capacidad’ para que el personal se centre en trabajos de mayor valor, como la investigación, la generación de nuevas ideas o la atención de los clientes.

Jared Moon, socio de McKinsey, que participó en el informe, comentó que esto realmente está empezando a despegar y va a transformar la industria en los próximos dos o tres años.

Los consultores estiman que las tecnologías cognitivas liberarán del 20% al 30% del trabajo de los empleados en operaciones de procesamiento.

Moon comentó que ‘esto ayuda a liberar a expertos valiosos para hacer más. Se requerirá que la gente use nuevos conjuntos de habilidades, quitando el trabajo manual y  agregando más capacidad en torno al análisis, la transformación y el cambio’.

Según la opinión de Jamie Dimon, presidente y director ejecutivo de JPMorgan Chase, la tecnología crea nuevas oportunidades mientras se mantienen acotados los costos.

Con información de Bloomberg

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Crean en 3D réplica robótica del brazo de niña de 10 años

Crean en 3D réplica robótica del brazo de niña de 10 años

El inventor de 21 años, Easton LaChappelle, mostró recientemente un brazo y una mano con dedos móviles y funcionales que remplazarán los ganchos que la niña Momo Sutton, de 10 años de edad, había usado desde que tenía 4 años.

LaChappelle invirtió seis años en investigar, hacer y probar manos robóticas, lo que lo llevó escanear e imprimir en 3D una réplica móvil del brazo izquierdo de Momo, con todo y uñas, para que la usara del lado derecho.

El brazo derecho de Momo termina justo debajo de su codo, donde los huesos están fusionados. Las diferencias congénitas y amputaciones son particularmente difíciles para los niños, ya que crecen muy rápido y tienen que cambiar de prótesis cada año o cada dos años.

LaChappelle realizó un escaneó en 3D del brazo izquierdo de Momo, con una sencilla cámara web de 100 dólares que podía conectarse a cualquier laptop, y después diseñó una réplica artificial que se imprimió en 3D con resina UV curable que pesa menos de una libra.

 

Cómo funciona

Sus dedos flexibles tienen articulaciones individuales y se debilitan si se golpean contra algo, al igual que pasa con los dedos de carne y hueso, pero son lo suficientemente fuertes para soportar 10 libras de presión para sostener objetos. El brazo se adhiere al muñón de Momo con soportes impresos en 3D que tienen forma de tirante con velcro para poder mantenerlo en su lugar.

Tres electrodos se extienden desde la parte superior para adherirse a los músculos del brazo superior de Momo. Eventualmente se desarrollará un circuito de retroalimentación, en el que su cerebro se dará cuenta que cuando flexione cierto músculo la mano se moverá de una forma que ella pueda ver y sentir, y después se volverá más natural. Si no tiene tiempo de adherirlo, o si tiene calor o está sudando, un pequeño botón en el brazo puede hacer las veces de músculo. Si se presiona una vez, el dedo índice se mueve hacia el pulgar; si se presiona de nuevo, todos los dedos se cierran hacia la palma de la mano.

El sistema sabe la fuerza que ejerce cuando está en contacto con un objeto, para que, por ejemplo, la mano no rompa la taza que sostiene.

Las prótesis más avanzadas pueden costar hasta 100 mil dólares por lo que los niños con frecuencia tienen que esperar a ser adultos para poder adquirir una. Esto significa que tienen que conformarse con modelos básicos que limitan sus movimientos, como un sistema de gancho y polea para un brazo y una mano, incluso cuando sus cerebros en crecimiento están listos para aprender nuevas actividades como nadar, andar en bicicleta, escribir y más.

Los padres de la niña dijeron a LaChappelle que ella usaba una prótesis en el brazo derecho desde el codo hasta la punta de los dedos, como una ‘garra humana’, similar a lo que un día vería en Momo, que sólo tenía un movimiento: abrir y cerrar. Fue la primera vez que conoció a alguien con prótesis y se sorprendió cuando los padres le dijeron cuánto costaba.

‘La prótesis costaba 80,000 dólares y yo por sólo 200 dólares hice un brazo mucho mejor en mi habitación’, recuerda LaChappelle.

Los esfuerzos de LaChappelle habían intrigado a un equipo en Microsoft, el cual lo invitó a las oficinas de la compañía en Redmond, Washington, para que conociera a un grupo de 20 creadores e ingenieros que pensaban como él en el Centro de Prototipos Avanzados. Ellos le ayudaron a acelerar su visión con el uso de impresión 3D y plataformas de código abierto.

Ahora, este proceso está disponible a través de su compañía, Unlimited Tomorrow, para dar a las personas con amputaciones una alternativa asequible y de alta tecnología a las prótesis tradicionales de alto costo.

En la actualidad, LaChappelle trabaja en software para convertir de forma automática escaneos de extremidades en diseños robóticos que sean de la medida correcta, con partes electrónicas y funciones en el lugar adecuado para que los dispositivos puedan imprimirse en 3D en cualquier lugar.

‘Quizá en lugar de una prótesis de mano, alguien podría usar un guante que ayude a su mano existente a moverse’, dijo LaChappelle. ‘Con el prototipo funcional que usa Momo, ya sólo es cuestión de automatizar el proceso para brindar acceso global,’ comentó.

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5 robots que enseñan robótica a niños y jóvenes

5 robots que enseñan robótica a niños y jóvenes

Los robots educativos inician a niños y jóvenes en la programación interactiva con un método que combina procesos físicos y lógicos.

El periodo de verano es una buena ocasión para introducir a los niños en el tema de la robótica, que además de ser entretenido, muestra las nociones básicas del funcionamiento y de la lógica de programación de estos aparatos.

Los robots educativos vienen acompañados de aplicaciones para computadora y para dispositivos móviles que permiten programarlos de manera sencilla para definir cuáles serán las acciones y reacciones del robot.

En la mayoría de los casos, esto se logra de manera visual, lo cual es muy adecuado para los niños, ya que permiten elegir el orden y las condiciones de ejecución de las funciones, de acuerdo a la tarea que se asigne al robot.

En la generalidad de los casos, se logra programar tareas sencillas, como desplazarse, seguir una línea marcada en el suelo, activarse cuando detectan movimientos, realizar recorridos y acciones. Algunos robots ya vienen listos para funcionar y en otros casos es necesario hacer un montaje con diferente morfología, desde humanoides, esferas e incluso vehículos movidos con ruedas y patas, hasta drones.

 

He aquí cinco variedades de robots educativos:

Zowi.- Se trata de uno de los robots educativos más populares de la firma española BQ, que se puede programar desde una aplicación móvil para que camine salvando obstáculos mediante sensores de ultrasonidos; dispone de un sensor y un micrófono para detectar sonidos como palmadas. La aplicación Bitbloq permite que funcione directamente en el navegador web, y se puede programar de forma visual e incluso también tecleando el código, mediante bloques de funciones.

 

Printbot Evolution.- Este robot utiliza ruedas para desplazarse y requiere del montaje de las partes que lo componen, mismas que vienen impresas en 3D. BQ ofrece los archivos 3D para la impresión de las piezas, con lo cual se pueden realizar modificaciones al diseño y la decoración mediante pieles intercambiables o imprimir partes nuevas en caso de disponer de una impresora 3D.

 

Robo Wunderkind.- Este robot, cuyo nombre se traduce como el ‘niño prodigio’ en alemán, cuenta con doce módulos que se unen y se conectan entre sí fácilmente, como si fueran piezas de Lego, con las cuales es parcialmente compatible.

La utilidad de cada módulo define su utilidad, como servos y motores, sensores de movimiento, cámara, micrófono, y según se combinen, permiten configurar y programar robots que se mueven evitando obstáculos, reproducir  música y sonidos grabados, activarse cuando detectan la presencia de alguien, resolver crucigramas y dirigirse o alejarse de una fuente de luz, entre otras cosas.

El robot se programa arrastrando y soltando bloques que determinan el funcionamiento de cada módulo mediante una aplicación disponible para móviles y tablets iOS o Android. Este robot es compatible con Scratch, el lenguaje de programación del MIT diseñado para iniciarse en la programación.

 

Kubo.- Este robot está dirigido a niños pequeños en edad preescolar y primaria. Utiliza un lenguaje de programación físico basado en teselas (pequeñas piezas de piedra) desde las cuales el robot recibe las instrucciones de funcionamiento. Las teselas se ensamblan entre sí como un rompecabezas, formando un recorrido parecido a una vía. Al pasar sobre ellas, el robot ejecuta la función asociada a cada tesela: avanzar, detenerse, acelerar, girar, reproducir un sonido o deletrear una palabra. Este robot está muy orientado al aprendizaje del lenguaje inglés y los números.

 

Por último, en Internet existen aplicaciones y webs que permiten aprender a programar robots en forma virtual, ejecutando las operaciones en un simulador, tal es el caso de Robot Virtual Worlds, Colobot o Webots.

Con información de El País

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Softbank compra a Alphabet dos empresas de robótica inteligente

Softbank compra a Alphabet dos empresas de robótica inteligente

Softbank compró a Alphabet –matiz de Google– la empresa de robótica Boston Dynamics, conocida por sus robts humanoides y animales.

‘En Boston Dynamics estamos entusiasmados de formar parte de la visión de Softbank, y su posición creando la próxima revolución tecnológica y compartimos la creencia de que los avances en tecnología deben ser para el beneficio de la humanidad’, dijo Marc Raibert, CEO de Boston Dynamics.

Por su parte, el CEO de Softbank, dio la bienvenida a la compañía declarando que: ‘Hoy en día hay muchas cuestiones que todavía no podemos resolver nosotros mismos con capacidades humanas… La robótica inteligente va a ser un motor clave de la próxima etapa de la evolución del información, Marc y su equipo son los líderes tecnológicos en robots dinámicos avanzados’.

La firma Schaft, también adquirida por Softbank, tiene sede en Japón y se especializa en robots bípedos. Esta firma fue anteriormente comprada por Google en 2013.

Establecida en 1992, Boston Dynamics está especializada en la fabricación de robots con fines militares, mientras que Schaft, fundada en 2012 por un graduado de la Universidad de Tokio, saltó a los medios de comunicación tras ganar el premio al mejor robot de rescate en una competición organizada por el Pentágono en 2013.

La firma japonesa Softbank es propietaria desde 2013 de Sprint, el cuarto mayor operador de telefonía móvil de Estados Unidos, y en 2016 compró la británica ARM Holdings, multinacional dedicada a los semiconductores y al desarrollo de software, y proveedor de Apple.

Con información de MarketWatch

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Controlan robots con la mirada

Controlan robots con la mirada

La firma suiza ABB y la española Irisbond desarrollan una nueva tecnología que permite controlar robots con la mirada.

El proyecto busca habilitar esta funcionalidad para todo tipo de aplicaciones industriales y sociales, en el ámbito de la discapacidad.

Se trata de una tecnología denominada ‘eye-tracking’ que podría permitir a un cirujano consultar con la mirada el historial de un paciente mientras lo está operando, o a un conductor contestar el teléfono de su coche al recibir una llamada con solo un movimiento de sus ojos.

La solución desarrollada ahora está basada en un software denominado ‘webtracker’ que permite el control de computadoras con el movimiento de los ojos, monitorizados a través de una webcam, y que utiliza sofisticados algoritmos basados en el posicionamiento de la cara y de la visión para permitir a los usuarios interactuar con el robot y controlarlo de una forma natural.

La presentación de este novedosa tecnología, desarrollada bajo el programa Bind 4.0 del Gobierno vasco (España) para fomentar la colaboración entre empresas ya asentadas y emergente, se desarrolló hoy a través de la disputa de una partida de ajedrez entre dos mujeres.

Una de ellas, en silla de ruedas debido a una grave discapacidad de movimientos, estuvo asistida por un robot al que ordenaba realizar distintos movimientos de piezas con la mirada.

Esto fue posible mediante una computadora en cuya pantalla aparecía un tablero de ajedrez sobre el que la mujer posaba la mirada para indicar la pieza que deseaba mover y en qué casilla depositarla.

El robot, situado en medio de la mesa y dotado de dos brazos articulados similares visualmente a los de las máquinas quirúrgicas de precisión, movió así varias piezas e incluso se comió la reina de su oponente.

La máquina, que tiene en su memoria las reglas de ajedrez y que no permite realizar movimientos prohibidos en el juego, controla también las acciones de la persona que no sufre discapacidad, quien le indica mediante un ratón los desplazamientos de sus fichas.

Una vez concluida la partida, el robot se encargó de recoger las piezas y posicionarlas nuevamente en su correspondiente casilla inicial.

Esta investigación abre un amplio campo de posibilidades para nuevas aplicaciones de robótica industrial, especialmente en la robótica colaborativa, incluyendo nuevas opciones de integración laboral para personas con discapacidad.

EFE

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NICE Robotic Process Automation, una solución para toda organización

NICE Robotic Process Automation, una solución para toda organización

Con más de 500.000 robots desplegados, atendiendo a más de 400 clientes, la solución NICE Robotic Process Automation (RPA) está trayendo el gran valor de la automatización a las organizaciones más grandes y exigentes del mundo, anunció NICE.

Después de sus últimas mejoras, ahora NICE RPA puede soportar procesos de negocio más complejos que nunca, adaptando el proceso de automatización a las demandas de cada cliente específico y ofreciendo una solución fácilmente escalable para satisfacer sus necesidades cambiantes. Esto se debe a la sala de control mejorada de la solución, con funciones avanzadas de administración, estrictas directrices de seguridad y capacidades de conectividad de gran robustez.

La solución NICE RPA ofrece soporte completo para la automatización robótica completamente automática (no asistida), llevada a cabo en el servidor, y para los escenarios de automatización de desktop asistidos por agentes. Como tal, la solución puede abordar una amplia variedad de procesos, lo que lleva a grandes mejoras en la productividad y la precisión del proceso.

“La automatización robótica de NICE se pone cada vez mejor”, dijo Miki Migdal, presidente del grupo NICE Enterprise Product“Con el mercado de RPA en rápido crecimiento, los líderes de una amplia gama de industrias buscan una automatización integral a gran escala, que pueda hacerlo todo: operaciones principales y de back-office, procesos asistidos o parcialmente asistidos y más. Esto es lo que proporciona la nueva versión de NICE RPA: libera a los empleados de la empresa de tareas rutinarias, mejora la eficiencia de los procesos y, en última instancia, ayuda a las organizaciones a reinventar el servicio al cliente”.

NICE RPA se integra perfectamente con las soluciones de experiencia del cliente, soluciones analíticas y de optimización de la fuerza laboral para ofrecer máximo valor. La plataforma de NICE también automatiza los procesos entre aplicaciones al integrarse con cualquier sistema de terceros o propio, incluyendo sistemas de CRM, facturación, virtualización, MS Office y redes. Este enfoque integral enriquece los procesos de automatización, agiliza aún más los flujos de trabajo y asegura una mejora continua.

Otros recursos incluyen:

  • Control y seguridad a nivel empresarial
    • Una sala de control escalable centralizada, con recursos avanzados de administración
    • Los estándares de seguridad más estrictos, como los permisos basados en funciones y el cifrado de datos
    • Un mecanismo de auditoría avanzado, como las políticas de registro de control de versiones
    • Bloqueo automático en caso de detección de incumplimiento, error o emergencia
  • Conectividad robusta
    • Aplicaciones ejecutadas de forma remota en un entorno virtual
    • Nuevos conectores – Java 64, Oracle cloud
    • Alertas proactivos acerca de interrupciones de conectividad
  • Automatización central
    • Nuevo mecanismo de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) proporciona una mayor precisión en el reconocimiento de caracteres, manejo efectivo de archivos PDF y más idiomas soportados. Los documentos escaneados de todo tipo, incluyendo imágenes de texto, pueden ser incorporados dentro de los procesos optimizados de NICE RPA.

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Los robots ya no están en los laboratorios

Los robots ya no están en los laboratorios

“Las cosas van muy rápido en el desarrollo de la inteligencia artificial. Las respuestas serán muy importantes, pero todavía no  existen. Hay diferentes ideas y pronósticos, pero sobretodo hay muchísima incertidumbre . Los robots, bots, androides y otras manifestaciones de la inteligencia artificial van a desencadenar una nueva revolución industrial que no va a dejar ningún estrato de la sociedad sin tocar, por lo que es de vital importancia para los legisladores considerar estas  implicaciones, señala Max Andersson, eurodiputado de Los Verdes. Y así se señala en el informe elaborado por el Comité de Asuntos Legales del Parlamento.

Con esta iniciativa, el parlamento europeo se convierte en la primera institución en proponer una regulación sobre los aparatos inteligentes. El informe propone regular varios temas principales: la responsabilidad civil y legal de los robots, especialmente en el caso de los coches autónomos, la creación de una agencia europea encargada de ellos, la privacidad de los datos que almacenan, la inclusión de un código ético y la posibilidad de establecer un impuesto por su utilización

Se calcula en la Unión Europea que  ya hay más de 1.7 millones de robots en el mundo. Entre 2000 y  1014 el incremento medio se situaba en un 17% por año, pero en 2014 el aumento anual llegó hasta el 29%, el cual es el mayor en la historia. Las patentes para tecnología robótica se han triplicado en la última década. Y esto es sólo el principio.

Algunas voces se han levantado pidiendo que se asigne un impuesto a las empresas que utilizan los robots, con el fin de paliar el problema de que este fenómeno genere falta de empleo. Sin embargo, la eurodiputada liberal checa Dita Charanzová ha manifestado su rechazo a esta tasa: “Creemos que existe un miedo y una preocupación excesiva. No estamos en una película de ciencia ficción, los robots harán lo que nosotros, los humanos, les digamos qué hay que hacer, nosotros tenemos el control”. Asimismo, algunos investigadores también están en contra. “No creo que la fiscalidad para robots pueda ayudarnos en el futuro. Creo que la revolución robótica, aunque es algo emergente, será muy lenta y sólo podemos predecir de forma muy aproximada  los empleos que se van a destruir. Así que la solución está en la educación: Debemos educar a los niños para las tareas que no podrán hacer los robots y no para los trabajos que desempeñan las máquinas”, sugirió Dirk Lefeber, responsable del grupo de investigación en robótica de la Universidad de Bruselas.

Lo importante es lograr el difícil equilibrio entre la necesidad de establecer pautas regulatorias mínimas y no crear una sobrerregulación que frenaría de Industria y la dejaría atrás en esta carrera decisiva para el futuro.  “No se trata de ponerle trabas a la innovación, sino que la industria europea sea útil”, concluyó la redactora del informe del informe Mady Delvaux

Para ello no se debe perder de vista, defienden los europarlamentarios, que : No se trata de construir una sociedad para los robots, sino para los humanos,”no podemos crear una sociedad deshumanizada,es el ser humano que tendría que que preocuparnos en primer lugar”.

Con información de El País

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IoT impulsa la expansión de los robots comerciales

IoT impulsa la expansión de los robots comerciales

Pocos dudan de que, en un futuro próximo, la robótica cambiará fundamentalmente los sistemas de producción e incrementará enormemente su nivel de automatización.

Para materializar esta transformación, debe reducirse mucho el esfuerzo humano necesario para configurar tareas automáticas. En otras palabras: los robots tendrán que aprender a resolver los problemas y adaptarse
a entornos dinámicos.

Este gran avance puede realizarse explotando el Internet de las cosas, los servicios y las personas (IoTSP, por sus siglas en inglés). El IoTSP facilita la creación de tecnologías y modelos de negocio novedosos que convierten en realidad la propagación de datos a gran escala, el análisis de corrientes y el aprendizaje automático.

Según las previsiones, el uso de la robótica en los ámbitos de fabricación y automatización aumentará sustancialmente en un futuro próximo y este crecimiento impulsará la expansión del mercado de los robots industriales. Estas expectativas indican que los robots industriales podrán utilizarse en muchos más escenarios de automatización.

En la actualidad, los robots industriales repiten incansablemente tareas complejas con una precisión elevada: soldadura, pintura, producción de automóviles y determinados tipos de montaje. Pero hay muchos otros escenarios de fabricación o montaje que podrían beneficiarse de la automatización robótica y que resultan difíciles de automatizar. Esto puede deberse, por ejemplo, a que las tiradas de producción son cortas o a que los entornos no están bien controlados. En muchos de estos casos, los humanos desempeñan ahora un papel importante. Para que el uso de robots se extienda a estos escenarios, los robots tienen que ser más flexibles, fáciles de programar y autónomos.

Además, los robots tienen que usar de un modo más inteligente la información facilitada por los humanos y por el entorno, y transmitir información a los humanos de una forma más inteligente. Pueden hacerlo analizando información conocida, extrayendo conocimientos de ella y poniendo esos conocimientos al alcance de no expertos.

 

Importancia del IoT y las tecnologías basadas en la nube

Con el Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías basadas en la nube ya es posible trasladar grandes cantidades de datos de sensores y otra información de dispositivos a centros de datos. En el centro de datos se puede aplicar el análisis de corrientes para procesar la información del dispositivo en tiempo real con fines de filtrado, selección y agrupación.

La información procesada puede remitirse a distintos servicios basados en la nube, como herramientas de inteligencia comercial (BI), que convierten los datos brutos en tablas y gráficos y ofrecen información instantánea sobre situaciones de producción. La información también puede ser utilizada por paquetes de aprendizaje automático para realizar predicciones, para la optimización de procesos o el mantenimiento predictivo, por ejemplo. Muchos de estos servicios rentables y ampliables que pueden analizar grandes cantidades de datos en centros de datos ya están disponibles.

Por supuesto, es esencial que este análisis se realice de una forma segura y garantizando la integridad de los datos. Además, también deben mantenerse elevados niveles de fiabilidad y disponibilidad. Incrementando las capacidades del robot con tecnologías de nube y el IoT y la ubicación de la mayor parte del almacenamiento, el análisis y la computación a gran escala en centros de datos, es muy probable cumplir los requisitos futuros de inteligencia robótica sin incremento del coste ni del tamaño físico de los controladores.

 

Ejemplo de motivación

abb1Las formas en las que el IoTSP puede contribuir a la mejora del rendimiento operativo en escenarios de producción robótica pueden ilustrarse con el siguiente ejemplo: en una unidad de montaje de piezas pequeñas, dos robots trabajan en colaboración. Las piezas pequeñas se presentan en dos alimentadores distintos. Los robots toman piezas de sus respectivos alimentadores, las montan y colocan el conjunto en una cinta transportadora. Un operador o un jefe de producción pueden usar un dispositivo móvil para supervisar el estado de la producción y obtener información sobre los dispositivos de la unidad de producción en cualquier momento y desde cualquier lugar. Los KPI (indicadores clave del rendimiento) del dispositivo también se pueden consultar para tomar decisiones de mantenimiento.

En caso de cambio súbito, como la ralentización de un alimentador por un problema de suministro de las piezas de montaje, los robots, los alimentadores y la cinta transportadora intercambian la información para adaptar el ritmo de trabajo y acomodarse a las nuevas circunstancias. Se informa al operador de la situación a través de su dispositivo móvil. Si el rendimiento operativo se encuentra dentro de determinados límites de tolerancia, puede decidir no interrumpir los procesos de producción. O, si hay un alimentador defectuoso, puede comprobar los KPI de los dispositivos y descubrir que un técnico de mantenimiento está a punto de sustituir varias piezas de ese alimentador. Esto significa que el sistema puede funcionar así hasta que se realice el mantenimiento y evitar una interrupción de la producción que resultaría muy costosa.

 

Estrategias para la solución

El escenario que acabamos de describir implica control robótico industrial, redes de sensores y actuadores que demandan una conducta temporal predecible y en tiempo real del sistema de control del robot. Otro requisito es un conjunto de características de servicio inteligentes que puedan implantarse con tecnologías IoT para mejorar el rendimiento operativo en la fábrica.

Una forma de materializar todos estos requisitos es:

  • Propiciar el intercambio de datos entre robots conectados y otros dispositivos de una unidad de producción.
  • Utilizar aplicaciones robóticas en tiempo real con latencia baja y predecible en la periferia de la red o en los controladores del robot.
  • Conectarse a un centro de datos remoto para obtener capacidades de análisis de datos y BI a gran escala.

Así pueden ofrecerse a los clientes soluciones de servicio añadidas basadas en la nube, como acceso sencillo y visualización de datos de producción en la nube. Además, con infraestructuras basadas en la nube capaces de proporcionar recursos de computación y almacenamiento elásticos, se pueden desarrollar nuevos servicios centralizados de robótica inteligente sobre BI y análisis de datos ➔ 1. Ejemplos de estos son el aprendizaje automático y el análisis avanzado de grandes conjuntos de datos de robots recopilados durante los ciclos de funcionamiento.

 

Concepto de punto a punto y solución técnica

Para hacer realidad la estrategia descrita, ABB ha diseñado una plataforma de colaboración ampliable que permite compartir información entre robots industriales conectados, otros dispositivos industriales de una unidad de producción y personas ➔ 2. La plataforma, una vez convertida en un producto final, ofrecerá facilidad de uso para la configuración, p. ej., del descubrimiento, la conexión para la colaboración y la prestación de servicios con robots ➔ 3.

abb2En la capa de automatización de la plataforma, el intercambio de datos entre robots en tiempo real es posible gracias a la tecnología de middleware de tipo publicar-suscribir, como el marco DDS (servicio de distribución de datos). Un dispositivo publica información sobre un tema y otros dispositivos interesados se pueden suscribir para recibirla. No es necesario que los dispositivos suscriptores sepan de dónde procede la información, porque también se proporcionan datos contextuales que indican a estos dispositivos qué hacer con ella. Los dispositivos intercambian información en un espacio de datos global virtual. Los robots y el alimentador citados en el ejemplo anterior podrían, por ejemplo, intercambiar información (posición actual, velocidad, etc.) a través de este espacio de datos global. No todos los dispositivos de una unidad de producción son aptos para participar en un marco de tipo publicar/suscribir.

Esto puede deberse, por ejemplo, a limitaciones de accesibilidad de dispositivos de terceros o potencia de computación finita. Pero estos dispositivos pueden interactuar con robots y con otros dispositivos a través de una interfaz RESTful ligera, proporcionada por un agente colaborativo en la capa del IoT. Las interfaces RESTful se basan en REST (transferencia de estado representacional), una arquitectura web que requiere menos ancho de banda que otras arquitecturas equivalentes y que simplifica la conexión de diversos clientes. El agente colaborativo se puede instalar en cualquier dispositivo (incluido el controlador del robot) en el que se pueda instalar el marco de tipo publicar/suscribir.

La interfaz RESTful también se emplea en los dispositivos móviles utilizados para supervisar unidades de producción y en agentes en la nube. El agente en la nube, instalado en un controlador de robot o en cualquier otro dispositivo de la unidad de producción, emplea AMPQ (protocolo avanzado de cola de mensajes) y HTTP como interfaz para enviar datos a la capa de la nube o interactuar con ella.

La capa de la nube propuesta en la arquitectura permite ampliar las oportunidades de servicio mediante la conexión de dispositivos de la unidad de producción, o la propia unidad de producción, a la nube. Para esta plataforma de colaboración de robots concreta se utiliza Microsoft Azure IoT Suite, que ofrece una amplia gama de capacidades, como recopilación de datos de dispositivos, análisis de transmisiones, aprendizaje automático, almacenamiento y presentación de datos.

En concreto, ABB ha utilizado Azure IoT Suite para prestar un servicio de visualización y supervisión de datos de producción. La solución consiste en un cliente IoT, un centro de eventos, análisis de transmisiones y Power BI (una solución de BI de autoservicio). El agente en la nube envía datos del robot al centro de eventos. El servicio de análisis de transmisiones consume esos datos y permite ejecutar la lógica de procesamiento de corrientes (en una sencillo lenguaje similar a SQL). Los resultados de este procesamiento se envían a Power BI, que lleva a cabo la supervisión y la visualización de los datos de producción.

En la capa de ingeniería, se distinguen dos tipos de aplicaciones: Aplicaciones de configuración simplificadas basadas en la web y aplicaciones basadas en RobotStudio para la configuración avanzada de los robots y el resto de la producción.

 

Visión de futuro

El uso de tecnología IoT para conectar cosas, servicios y personas cambiará la vida cotidiana de los usuarios y propiciará operaciones industriales inteligentes. Imagine que las piezas pequeñas del escenario de ejemplo descrito anteriormente llevan etiquetas inteligentes que permiten la transmisión de determinada información, como dibujos CAD, descripciones e instrucciones de manipulación, a los robots y los operadores mediante comunicación inalámbrica. La difusión de esta información podría, por ejemplo, permitir el ajuste de las pinzas del robot en caso de que haya cambios en los tipos de piezas pequeñas. Actualmente, esta tarea es manual y se realiza fuera de la línea.

La idea central del IoTSP es obtener información sobre dispositivos y el entorno, analizar los datos del mundo físico y virtual para optimizar las operaciones y prestar servicios mejores a los usuarios.

Gracias a la prestación de nuevos servicios y experiencias de software para el cliente final basados en información extraída de varios dispositivos conectados, el IoTPS está creando una forma nueva de agilizar los negocios y el ritmo de la innovación.

Por Hongyu Pei-Breivold, Kristian Sandström, Larisa Rizvanovic, Marko Lehtola y Saad Azhar,  de ABB Corporate Research, Suecia

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