Robótica Cognitiva

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Encontré este excelente artículo donde Raúl Arrabales Moreno nos da una introducción a este campo, donde nos habla que la robótica tradicional se ha preocupado principalmente, de que el diseño de los robots, puedan desempeñar tareas específicas, no obstante la robótica cognitiva agrega la dimensión de decidir que tareas han de ser ejecutadas, y cuándo. Además, un agente de robótica cognitiva debería servir para conectar e integrar los variados subsistemas del robot, proveyendo una estructura de control completa, es decir una “mente”. Esta estructura de control del agente cognitivo comprende el sistema de sensores del robot, su percepción, varios sistemas de memoria, atención, selección de acciones, y actuadores. La estructura de control sería responsable por todas las tareas asignadas al robot.

 

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Libro blanco de la robótica

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El Libro Blanco está desarrollado por el Comité Español de Automática (CEA), sociedad científica nacional que agrupa a la inmensa mayoría de los investigadores en el área de Robótica, y con un enfoque de investigación de las Universidades, los Centros Tecnológicos y el CSIC.

Su desarrollo ha estado respaldado por asociaciones empresariales y sectoriales tales como la Asociación Española de Robótica (AER), el Observatorio de Prospectiva Tecnológica e Innovadora (OPTI) y Fundación COTEC para la Innovación Tecnológica.

Descargar el texto: libroblanco.pdf

Curso gratis de Robótica en wikilearning

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Para todos aquellos que quieren comenzar en este apasionante mundo de la robótica les dejo un curso donde podrán encontrar bastante y bien documentada información.

Tabla de contenidos

1 – Antecedentes
2 – Desarrollo histórico
3 – Cinemática y dinámica del brazo del robot
4 – Planificación de la trayectoria y control del movimiento del manipulador
5 – Sensores del robot

6 – Lenguajes de programación de robots
7 – Inteligencia del robot
8 – Japón el reino de los robots. esos monstruos que nos superan
9 – Robot que ayuda en la cirugía laparoscópica
10 – Más información

Acceso al curso: www.wikilearning.com

Alan Turing, el padre de la Inteligencia Artificial

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Matemático, científico de la informática, criptógrafo y filósofo inglés, se le considera uno de los padres de la Ciencia de la computación siendo el precursor de la informática moderna. Proporcionó una influyente formalización de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing. Formuló su propia versión de la hoy ampliamente aceptada Tesis de Church-Turing, la cual postula que cualquier modelo computacional existente tiene las mismas capacidades algorítmicas, o un subconjunto, de las que tiene una máquina de Turing. Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en romper los códigos nazis, particularmente los de la máquina Enigma; durante un tiempo fue el director de la sección Naval Enigma del Bletchley Park. Tras la guerra diseñó uno de los primeros computadores electrónicos programables digitales en el Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido y poco tiempo después construyó otra de las primeras máquinas en la Universidad de Manchester. Entre otras muchas cosas, también contribuyó de forma particular e incluso provocativa al enigma de si las máquinas pueden pensar, es decir a la Inteligencia Artificial.

Fuente: Wikipedia

Robots Autónomos y Aprendizaje por Refuerzo

robots-autonomos-y-aprendizaje-por-refuerzo.jpgLes dejo un potente “paper” acerca del aprendizaje robótico. En el texto se hace una introducción a la robótica autónoma y sus mecanismos de aprendizaje haciendo un análisis entre los anteriores paradigmas y el futuro de esta importante área de desarrollo. También se analiza el aprendizaje por refuerzo un técnicas basada en el problema de conseguir que un agente actúe en un entorno de manera que maximice la recompensa que obtiene por sus acciones, una de las técnicas con mas futuro en el campo robótico.

Bajar aquí el texto en pdf

Qué son los Sistemas Expertos?

sistema-experto.jpgUn sistema experto (SE) es un concepto mas particular que la inteligencia artificial, se puede entender como una rama de esta ciencia, y es aquel que imita las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de Inteligencia Artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:

1. Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.

2. Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que esta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza con menor dificultad.

Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas seria los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.

Fuente: http://es.wikipedia.org

Microrobótica

micro.jpgEl término microrobótica comienza a forjarse por primera vez en la década de los 90. En alguna universidad europea había una serie de investigadores realizó un experimento en el que participaron pequeños robots, de programación rudimentaria, cerrada y escasa en una habitación todos juntos para llevar a cabo una determinada tarea.

La tarea era la siguiente: en la habitación había trozos de velas distribuidos al azar, y los robots deberían deambular en caminos aleatorios (no prefijados), e ir recogiendo los trozos de velas que fueran encontrando, luego a los programadores se les ocurrió asignarles otra tarea al cabo de un rato, cuando se vieran colapsados soltarían todas las velas que tenían en su poder en un montón y volverían a su primera tarea.

La sorpresa vino cuando terminó el ensayo, los robots aún sin conocer la existencia unos de otros habían colaborado mutuamente y habían dejado todos los trozos de vela en un único montón.

Se repitió el ensayo muchas veces y se llegó a la conclusión de que este resultado no era fruto de la casualidad ya que SIEMPRE las velas terminaban reunidas en un único montón.

Las implicaciones y conclusiones de este experimento eran sorprendentes; pequeñas maquinitas poco inteligentes programadas para hacer una tarea repetitiva y sin conocimiento de la existencia de otras máquinas programadas para la misma tarea y en el mismo entorno son capaces de colaborar para realizar una tarea global.

Seguir leyendo este excelente ensayo en: www.uco.es