{"id":19660,"date":"2017-03-10T12:22:12","date_gmt":"2017-03-10T11:22:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/?p=19660"},"modified":"2025-12-11T17:33:53","modified_gmt":"2025-12-11T16:33:53","slug":"robotica-e-inteligencia-artificial-robots-mejoran-el-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2017\/03\/robotica-e-inteligencia-artificial-robots-mejoran-el-mundo\/","title":{"rendered":"Los robots que dejaron de preguntar y se encargaron de mejorar el mundo"},"content":{"rendered":"

Los humanos dise\u00f1an y programan, y los robots se comportan en base a esa programaci\u00f3n. Hasta ahora, la rob\u00f3tica \u2013con toda su complejidad\u2013 es una disciplina <\/strong>basada en la ejecuci\u00f3n de una serie de \u00f3rdenes<\/strong>. Esto mantiene la pelota <\/em>siempre en el tejado de los desarrolladores, y los robots carecen de iniciativa e independencia, aunque estas les hiciesen m\u00e1s \u00fatiles.<\/p>\n

Pero los humanos pretendemos cambiar eso programando un robot que sea capaz de <\/strong>autoprogramarse <\/em><\/strong>a s\u00ed mismo<\/strong>. Llevamos muchas d\u00e9cadas tras esa idea. Y es probable que ya dispongamos de las herramientas tecnol\u00f3gicas para dise\u00f1ar robots realmente inteligentes<\/strong>.<\/p>\n

Ense\u00f1ando a aprender a los robots<\/h2>\n

[inlinetweet prefix=\u00bb\u00bb tweeter=\u00bb\u00bb suffix=\u00bb\u00bb]Ense\u00f1ar a los robots a aprender es el gran reto de nuestro siglo. [\/inlinetweet]Hace ya mucho que nos dimos cuenta que no se puede ense\u00f1ar todo a un robot<\/strong> para soltarle <\/em>luego en el mundo, del mismo modo que no ense\u00f1amos todo de golpe a nuestros hijos. Simplemente, no existen seres <\/em>que contengan toda la informaci\u00f3n necesaria para su supervivencia o trabajo desde un inicio.<\/p>\n

Nosotros tampoco la contenemos, \u00bfo es que una persona entra en una oficina sabi\u00e9ndolo todo? \u00bfPor qu\u00e9 nos hab\u00edamos empe\u00f1ado durante d\u00e9cadas en lo contrario? Probablemente porque pens\u00e1bamos que los robots iban a ser diferentes de nosotros. Sin embargo, la rob\u00f3tica ahora avanza en la direcci\u00f3n del aprendizaje<\/strong>.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Ense\u00f1ar<\/a><\/p>\n

Por ejemplo, en referencia a los tan de moda veh\u00edculos aut\u00f3nomos que ya recorren las calles del mundo<\/a>. Resultar\u00eda imposible ense\u00f1ar a los robots de este tipo a diferenciar entre todos y cada uno de los puntos kilom\u00e9tricos del planeta y conducir de memoria<\/em>.<\/p>\n

En su lugar, se le ense\u00f1a a conducir en base a la normativa de tr\u00e1fico y a aprender de los errores. Exactamente del mismo modo en que se le ense\u00f1ar\u00eda a un humano. Con las ventajas, claro, de que no es humano.<\/p>\n

Algoritmos gen\u00e9ticos y aprendizaje en grupo<\/h3>\n

Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos no son la \u00fanica aplicaci\u00f3n de los robots que aprenden solos. Una de las grandes barreras para integrar la rob\u00f3tica en campos tan dispares como la producci\u00f3n industrial, la construcci\u00f3n o el cuidado de personas mayores es lo complicado que resulta para ellos reconocer el entorno y moverse a trav\u00e9s del espacio sin generar destrozos a su paso.<\/p>\n

Es aqu\u00ed donde entra en juego el aprendizaje generaci\u00f3n tras generaci\u00f3n <\/strong>o genes rob\u00f3ticos<\/a>. La idea b\u00e1sica se puede observar en este v\u00eddeo c\u00f3mo un robot virtual simple que aprende a caminar. Tras marcarle el objetivo de \u00abllega lejos usando tus \u201cm\u00fasculos\u201d<\/em>\u00bb se le deja avanzar y aprender por su cuenta. Al principio se cae y tropieza como lo har\u00eda un beb\u00e9.<\/p>\n

Pero lo que ha aprendido en un intento lo recuerda en el siguiente (inteligencia artificial<\/a>), consiguiendo en unas 500 generaciones (varios d\u00edas de procesar datos) a correr erguido. Pr\u00e1cticamente nada de tiempo comparado con la biolog\u00eda, que necesit\u00f3 millones de a\u00f1os para hacer algo similar.<\/p>\n

Se cree que solo uniendo este aprendizaje acelerado al hecho de que los robots pueden compartir en tiempo real su aprendizaje <\/strong>seremos capaces de ver una aut\u00e9ntica autonom\u00eda rob\u00f3tica. El aprendizaje compartido se basa en que basta con que un solo robot dentro de una red de robots aprenda algo para que todos los dem\u00e1s lo sepan.<\/p>\n

Una de las redes <\/em>de robots m\u00e1s conocidas son los equipos de f\u00fatbol de robots mini kubus<\/em> de la Robocup Robot Soccer<\/a>. En este v\u00eddeo puede verse c\u00f3mo su aprendizaje acelerado les ayuda a generar estrategias colaborativas, de defensa y ofensa en el campo.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se lleva esto a la industria?<\/h3>\n

Los robots e inteligencia artificial se usan en distintos entornos industriales desde hace mucho tiempo. La industria automovil\u00edstica fue pionera<\/strong> y ahora encabeza el sector de los cobots <\/a>(robots de asistencia a los humanos). Pero no es la \u00fanica. Vemos robots en las granjas<\/a> y robots en las salas de quir\u00f3fano<\/a>.<\/p>\n

Todav\u00eda en la actualidad estos robots industriales est\u00e1n separados de los humanos por las jaulas<\/em>. En ocasiones una reja, en otras un cristal protector, y las m\u00e1s de las veces salas completamente aisladas. As\u00ed se evita cualquier posible da\u00f1o y problema de seguridad, generalmente golpes a velocidades elevadas.<\/p>\n

\"Un<\/a><\/p>\n

Pero el que necesiten una jaula que les rodee limita mucho su uso, especialmente en aquellos entornos en los que m\u00e1s<\/p>\n

La industria tiene d\u00f3nde elegir en cuanto a ambientes potencialmente peligrosos, y no es de extra\u00f1ar que sea la primera interesada en buscar soluciones rob\u00f3ticas que mejoren <\/strong>el entorno de trabajo<\/strong>. Pronto veremos avances muy interesantes en ese sentido gracias al desarrollo del autoaprendizaje.<\/p>\n

Grandes cient\u00edficos y divulgadores de prestigio actuales, como Hans Moravec<\/a>, Raymond Kurzweil<\/a>, Michio Kaku<\/a> o Neil deGrasse Tyson<\/a>, est\u00e1n completamente convencidos de que seremos capaces de desarrollar un software capaz de pensar de forma completamente aut\u00f3noma.<\/p>\n

La diferencia entre un brazo rob\u00f3tico programable y un brazo rob\u00f3tico autoprogramable es an\u00e1loga a un trabajador dependiente y uno proactivo. \u00bfQueremos un trabajador que espere sentado los problemas o uno que se adelante a ellos y genere estrategias para evitarlos?<\/p>\n

Competiciones de robots<\/h4>\n

Aunque parece algo de ciencia ficci\u00f3n, las competiciones de robots son hoy d\u00eda una realidad. Como la que Ferrovial <\/a>organiz\u00f3 junto a Ennomotive<\/a>.<\/p>\n

La construcci\u00f3n \u2013junto con el entorno urbano peatonal o las autopistas\u2013 es uno de los ambientes m\u00e1s complejos para un robot<\/strong>. Precisamente por la dificultad de comprender d\u00f3nde est\u00e1 y c\u00f3mo debe moverse. Algo que se solucionar\u00e1 otorgando a los robots cierta inteligencia con la que aprender.<\/p>\n

El Challenge Internacional se enmarca dentro de una expo mucho mayor. la Global Robot Expo<\/a>, que este a\u00f1o se celebrar\u00e1 en Madrid del 2 al 4 de febrero, inclusives.<\/p>\n

De exposiciones en las que se muestren los avances de uno de los sectores con mayor crecimiento<\/strong> del mercado, a conferencias con los expertos de mayor prestigio mundial en materia rob\u00f3tica. En ellas se tratar\u00e1n temas tan interesantes como el impacto que tendr\u00e1n los robots en los negocios, c\u00f3mo se ir\u00e1 reduciendo su coste, qu\u00e9 statu quo<\/em> habr\u00e1 entre humanos y robots<\/a> o qu\u00e9 modelos econ\u00f3micos adoptar\u00e1n los gobiernos tras el ingreso de millones de robots que generen riqueza.<\/p>\n

El apasionante mundo de los robots est\u00e1 empezando a cobrar notoriedad en los medios, y esta Global Robot Expo vivir\u00e1 muy cerca este avance rob\u00f3tico.<\/p>\n

Un art\u00edculo de Marcos Mart\u00ednez<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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