Método innovador de cooperación robótica mejora la eficiencia en industrias clave

MadridInvestigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst han desarrollado un nuevo método para la colaboración entre robots llamado aprendizaje para espera voluntaria y formación de subgrupos (LVWS). Esta técnica permite a los robots formar equipos de manera autónoma y esperar a sus compañeros, logrando completar tareas más rápidamente. Esto tiene importantes beneficios para industrias como la manufactura, la agricultura y la automatización de almacenes.

El método LVWS supera a las antiguas técnicas de programación, ya que permite a los robots gestionar tanto tareas grandes como pequeñas de manera eficiente. En lugar de utilizar un solo robot potente para todo, este enfoque emplea robots especializados en tareas específicas.

• Robots fijos para tareas estacionarias
• Robots móviles para tareas de transporte y movilidad
• Robots de carga pesada para grandes volúmenes
• Robots de precisión para trabajos detallados y minuciosos

El método LVWS garantiza un uso eficiente de los recursos centrándose en la formación de equipos y la espera voluntaria. Por ejemplo, en una fábrica, si una tarea grande es más adecuada para un robot de levantamiento pesado, este robot esperará y evitará realizar tareas más pequeñas que robots más ligeros puedan manejar. Esta programación planificada mejora la productividad general.

LVWS demuestra una gran eficiencia en términos de cómputo. Los métodos tradicionales de programación requieren mucho más tiempo a medida que se incrementan los robots y tareas. En cambio, LVWS mantiene su rendimiento incluso con numerosas tareas. En pruebas con 100 tareas, LVWS las completó en 22 pasos, mientras que otros métodos necesitaron hasta 25,85 pasos.

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Los robots ahora pueden formar grupos por sí mismos y esperar a otros robots. Esta innovación mejora su capacidad de trabajar en equipo, haciéndolos más aptos para resolver problemas en el mundo real.

Esta investigación podría llevar a que los robots puedan trabajar en más lugares. Un solo robot podría ser suficiente para áreas pequeñas como hogares, pero en lugares grandes como fábricas y almacenes, es mejor tener varios robots haciendo diferentes tareas. Este enfoque aumenta la productividad y reduce costos sin necesidad de programaciones complicadas.

Esta investigación revela nuevas maneras de utilizar sistemas multi-robot en diversas áreas, ofreciendo grandes mejoras en eficiencia y reducción de costos. Financiado por DARPA y la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., el estudio resalta avances en robótica, acercándonos a un futuro donde equipos de robots trabajen armoniosamente en entornos complejos.