automatización,
AMR,
Inteligencia artificial,
aumento de la eficiencia
La inteligencia artificial (AI) está avanzando rápidamente las capacidades de los robots autónomos, especialmente en la manipulación de portadores de carga. En particular, el Deep Learning (aprendizaje profundo) destaca a la hora de detectar, segmentar y rastrear múltiples portadores de carga en tiempo real, independientemente de su forma, tamaño o tipo, lo que los convierte en elementos esenciales para las industrias enfocadas en mejorar la eficiencia y la precisión.
Tecnologías clave: Precisión en acción
Para lograrlo, los sistemas de IA combinan tecnologías avanzadas como la visión por computadora, el aprendizaje sin ejemplos previos (zero-shot learning) y la fusión de sensores:
La visión por computadora permite a los robots identificar visualmente los portadores de carga y comprender su entorno.
El zero-shot learning habilita a los robots a manejar nuevos tipos de portadores sin necesidad de reentrenamiento extensivo. Esta flexibilidad mejora notablemente la capacidad del robot para adaptarse a entornos y tareas cambiantes.
La fusión de sensores amplifica aún más sus capacidades, integrando datos de múltiples sensores—como cámaras, lidar y radar—para crear una comprensión integral del entorno operativo. Esta fusión asegura que la segmentación y el seguimiento sean precisos, incluso en escenarios complejos con iluminación, formas y obstáculos variables.
Deep Learning para la detección de portadores de carga: Usando visión por computadora, zero-shot learning y fusión de sensores, los robots segmentan, detectan y rastrean portadores de carga en tiempo real. Los usuarios pueden anotar los portadores con tres puntos, lo que permite que el sistema se adapte sin reentrenamiento, garantizando un seguimiento preciso en entornos complejos.
Escalabilidad y adaptabilidad: Manejo de escenarios complejos
Uno de los aspectos más impresionantes del Deep Learning en la manipulación de portadores de carga es su escalabilidad y adaptabilidad. Estos sistemas pueden diferenciar entre múltiples portadores de carga en proximidad cercana, evitando mezclas costosas y asegurando una manipulación precisa en entornos ocupados como almacenes o fábricas. Su capacidad para escalar en diversas tareas los hace invaluables para operaciones dinámicas donde la velocidad y la precisión son fundamentales.
Los robots impulsados por IA aprenden y se adaptan de forma continua al encontrarse con nuevos portadores de carga o situaciones, integrando perfectamente esta información para mejorar su rendimiento con el tiempo. Esto les permite operar de manera más eficiente sin intervención humana, brindando mayor comodidad al usuario y minimizando los tiempos de inactividad.
«En AGILOX, nos entusiasma cómo la manipulación autónoma de portadores de carga permitirá a nuestros clientes implementar soluciones AMR más rápida y fácilmente en un futuro próximo. Las posibilidades con la IA son increíbles, y nuestro equipo de I+D lidera el camino aplicando estos avances. Nuestro enfoque continuo se centra en simplificar aún más la experiencia del cliente, brindando soluciones escalables, seguras y preparadas para el futuro. Nuestro objetivo es empoderar a las empresas para que adopten, con total confianza, automatizaciones de vanguardia que evolucionan según sus necesidades».
- Martin Engelberg Solander, CSO de AGILOX
El futuro de la automatización
La integración de la IA en la manipulación autónoma de portadores de carga está transformando el futuro de la automatización industrial. Con los avances continuos, estos sistemas se vuelven más inteligentes, eficientes y capaces de manejar tareas cada vez más complejas. Este cambio no solo incrementa la productividad, sino que también reduce los errores operativos, mejorando la fiabilidad global de los equipos de manipulación de materiales y los entornos de manufactura.
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