BRUVIT: Una nueva herramienta de bruñido con bola asistida por ultrasonidos para mejorar el acabado de piezas en operaciones de torneado
marzo 19, 2024
SASACI: Un sistema de asistencia inteligente para el sector de la arquitectura y la construcción
abril 17, 202404/04/2024
El proyecto LENA nace con el objetivo de crear algoritmos de aprendizaje continuo en el campo de la inteligencia artificial (IA) que, a su vez, sean robustos y flexibles. Este proyecto está liderado por el Mobile Robotics and Artificial Intelligence Group (RAIG) desde el Instituto de Robótica Industrial (IRI, CSIC-UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC). LENA pretende desarrollar técnicas innovadoras que permitan superar las limitaciones actuales de los algoritmos de IA, que una vez entrenados, suelen mostrar cierta rigidez ante nuevas situaciones no previstas.
Actualmente, la mayor parte de los algoritmos de IA se optimizan a través de procesos de entrenamiento basados en datos, seleccionando conjuntos de estos que intenten alcanzar el máximo espectro de situaciones posibles. Sin embargo, una vez completado el entrenamiento, las redes que se derivan tienden a permanecer estáticas. LENA busca mitigar esta restricción en el caso de la navegación autónoma de robots, puesto que es fácil que se encuentren ante situaciones no previstas.
En el marco de LENA, se desarrollarán métodos para el aprendizaje incremental o en línea, así como de transferencia de aprendizaje. Además, se pondrá un especial énfasis en las interacciones entre humanos y robots, explorando cómo el aprendizaje puede ser optimizado mediante la comunicación bidireccional que imita las interacciones humanas. Para garantizar su eficacia, todas las técnicas desarrolladas serán exhaustivamente probadas con datos reales procedentes de la navegación de robots.
Estos nuevos desarrollos permitirán a los algoritmos adaptarse a los cambios en la disponibilidad y naturaleza de los datos a lo largo del tiempo, convirtiéndose en herramientas valiosas para aplicaciones con datos en constante evolución. Además, facilitará una mejora sustancial en la capacidad de los robots para entender e interactuar con el mundo físico, ampliando su conocimiento mediante nuevas experiencias. También mejorará la precisión en las predicciones y decisiones de los robots gracias a una mejor comprensión del contexto en que procesan la información. La capacidad de aprender de datos generados por humanos y el ajuste del comportamiento de los sistemas de IA basado en este aprendizaje promoverán la generación de ideas innovadoras, y una interacción más natural y efectiva con los usuarios humanos.
El proyecto LENA no solo supone un avance significativo en el campo de la robótica y la IA, sino que también contribuirá sustancialmente a la mejora de la interacción entre humanos y robots en entornos dinámicos y cambiantes.
Presupuesto y financiación
El presupuesto total del proyecto LENA es de 101.250 €, con una duración prevista desde el 1 de septiembre de 2023 hasta el 31 de agosto de 2026. Ha sido financiado a través del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023 (Agencia Estatal de Investigación).
Project PID2022-142039NA-I00 funded by MCIN/ AEI /10.13039/501100011033 and by "ERDF A way of making Europe".
Tecnología
¿Quieres saber más?
Proyectos Relacionados
- El Centro de Estudios del Riesgo Tecnológico (CERTEC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) coordina el proyecto European Program for Wildfire-Prepared Communities (FIREPRIME), diseñado para desarrollar herramientas y servicios para la prevención de incendios forestales en Europa, con el objetivo de mejorar la seguridad en la interfaz urbano-forestal, involucrando a la comunidad en su propia protección.
- El Resource Recovery and Environmental Management (R2EM) del Centro de Investigación en Ciencia e Ingeniería Multiescala de Barcelona (BRCMSE) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) lidera el proyecto HARMONIZE, cuyo objetivo se centra en la recuperación y valorización del amoníaco procedente de flujos de residuos urbanos e industriales. El proyecto forma parte de un proyecto mayor, MemTecWare, coordinado desde la UCM.
- La digitalización de los sentidos humanos ha avanzado significativamente en áreas como la visión, la audición y el tacto. Sin embargo, el olfato y el gusto continúan representando un desafío tecnológico, ya que su análisis se fundamenta en la identificación de compuestos químicos volátiles o disueltos. Si bien existen en el mercado diversos sensores capaces de detectar gases y sustancias específicas, a menudo carecen de la versatilidad necesaria para la identificación integral de olores complejos, mostrando limitaciones en su adaptabilidad a diferentes combinaciones de compuestos.
OCEAN: Aplicación para la optimización del consumo energético en aparatos eléctricos de alto consumo
El Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA) de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) ha diseñado una aplicación inteligente inalámbrica creada para optimizar el consumo eléctrico de dispositivos de alto consumo.
