INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
1. DEFINICIÓN:
La Inteligencia Artificial, es una novedosa disciplina que está dentro del campo de la informática, busca la creación de máquinas, que puedan pensar como los humanos. Esta comenzó por el desarrollo de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática, como por ejemplo: “mediante un trabajo mental y por la construcción de algoritmos, se puede dar soluciones a problemas generales que se presentan en el mundo”.
La IA, en nuestras épocas se la puede relacionar o involucrar a términos como: Robótica, Autónomas, Sistemas Expertos, etc., y es cierto, ya que estas guardan una relación muy estrecha con la Inteligencia Artificial.
2. FUNDAMENTOS:
Aquí se presenta algunas disciplinas que han aportado con ideas, puntos de vista y técnicas al desarrollo de la I.A. Estas son: la Filosofía, las Matemáticas, la Economía, la Psicología, la Neurociencia, las Ciencias de la Computación, y la Lingüística.
2.1. LA FILOSOFÍA:
Gracias a los filósofos, podemos pensar en lo que es Inteligencia Artificial, ya que comenzaron dando ideas de lo que es una mente inteligente,
2.2. LAS MATEMÁTICAS:
Los matemáticos dieron las herramientas necesarias para manipular mejor la resolución de problemas que se puedan resolver mediante el uso lógico, así como Gottlob Frege (1847-1925), quien extendió a la lógica y apoyo a la I. A., con la creación de un pensamiento lógico de primer orden que se utiliza hoy como el sistema más básico de representación de conocimientos.
El uso de algoritmos, también fue de mucha utilidad, para el desarrollo de la I. A.; ya que cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmo pide un tipo de razonamiento que pueda almacenar, clasificar y calcular, lo que puede hacer un computador.
2.3. LA ECONOMÍA:
Herbert Simon, en 1978 aporta modelos basados en satisfacción (que pueden tomar decisiones que son buenas, en vez de realizar cálculos para alcanzar decisiones óptimas) que proporcionaban una mejor descripción del comportamiento humano real. Ya en lo años 90, hubo un interés en las técnicas de decisión teórica para sistemas basados en agentes.
2.4. LA PSICOLOGÍA:
Su aporte a la Inteligencia Artificial comienza en septiembre de 1956, en donde se publicaron tres artículos (de George Miller que presentó: The Magic Number Seven; Noam Chomsky presentó: Three Models of Language, y Allen Newell y Herbert Simon con: The Logic Theory Machine), estos influyeron en I. A., tras la demostración de cómo se podían utilizar los modelos informáticos para modelar la psicología de la memoria, el lenguaje y el pensamiento lógico, respectivamente.
2.5. LA NEUROCIENCIA:
La neurociencia, es el estudio del sistema neurológico, y en especial del cerebro. Actualmente trata de igualar al computador, con el cerebro humano.
2.6. LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN:
Aportó dispositivos que permitían hacer realidad las aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Los programas de inteligencia por lo general son extensos y no funcionarían sin los grandes avances de la velocidad y memorias aportadas por la industria de cómputo es por eso que la I.A Y las Ciencias de la Computación, están muy relacionadas.
Aportó dispositivos que permitían hacer realidad las aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Los programas de inteligencia por lo general son extensos y no funcionarían sin los grandes avances de la velocidad y memorias aportadas por la industria de cómputo es por eso que la I.A Y las Ciencias de la Computación, están muy relacionadas.
2.7.LA LINGÜÍSTICA:
Tanto la I. A., como la Lingüística; nacieron juntas, es decir en la misma época, por eso siempre se apoyaban entre ellas. Construyeron algunos campos en común como: “Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural”.
3. HISTORIA DE LA I. A.:
Tanto la I. A., como la Lingüística; nacieron juntas, es decir en la misma época, por eso siempre se apoyaban entre ellas. Construyeron algunos campos en común como: “Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural”.
3. HISTORIA DE LA I. A.:
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:
· Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.
· Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).
· Un computador sólo puede hacer aquello para lo que está programado.
· Las máquinas no pueden pensar realmente.
En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía "pensar".
Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma.
Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas.
La teoría de la retroalimentación en mecanismos, como por ejemplo un termostato que regula la temperatura en una casa, tuvo mucha influencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth y Warren Weaver), lo que sembró la semilla hacia el entendimiento del lenguaje natural.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos, representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programa demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligencia artificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist, el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como una extensión del principio de retroalimentación de Wiener.
Diversos centros de investigación se establecieron, entre los más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y el aprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contrató un equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportó dinero al MIT también para investigación en 1963.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos, representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programa demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligencia artificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist, el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como una extensión del principio de retroalimentación de Wiener.
Diversos centros de investigación se establecieron, entre los más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y el aprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contrató un equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportó dinero al MIT también para investigación en 1963.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue". En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye el "mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir un conjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón. Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por parte de Marvin Minsky y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de los investigadores interesados en el tema lo abandonaran, y este no se retomara hasta los años 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos, muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.
De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstos sean más amigables y funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se considerarían inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales, procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de la forma en que un humano lo haría.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue". En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye el "mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir un conjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón. Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por parte de Marvin Minsky y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de los investigadores interesados en el tema lo abandonaran, y este no se retomara hasta los años 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos, muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.
De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstos sean más amigables y funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se considerarían inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales, procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de la forma en que un humano lo haría.
4.CARACTERÍSTICAS DE LA I. A. :
-Utiliza símbolos no matemáticos, sin embargo, no es suficiente para diferenciarlo completamente. Otros tipos de programas como son los compiladores y los sistemas de bases de datos, también trabaja y procesan símbolos sin que se consideren, que usen técnicas de I. A.
-El comportamiento de los programas no lo describe explícitamente el algoritmo. La secuencia de pasos que sigue el programa es influenciado por el problema específico presente. El programa determina como hallar la secuencia de pasos necesarios para solucionar un problema dado (programa declarativo).
-Los programas no pueden trabajar con un tipo de problema que posee muy poca información.
-Los programas de la I. A. pueden distinguir entre el programa de razonamiento y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre algunos programas.
5. APLICACIONES DE LA I. A. :
- Lingüística Computacional.
-Minería de Datos.
-Mundos Virtuales.
-Procedimiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
-Robótica.
-Sistemas de Apoyo a la Decisión.
-Video Juegos.
- Prototipos Informáticos.
-Utiliza símbolos no matemáticos, sin embargo, no es suficiente para diferenciarlo completamente. Otros tipos de programas como son los compiladores y los sistemas de bases de datos, también trabaja y procesan símbolos sin que se consideren, que usen técnicas de I. A.
-El comportamiento de los programas no lo describe explícitamente el algoritmo. La secuencia de pasos que sigue el programa es influenciado por el problema específico presente. El programa determina como hallar la secuencia de pasos necesarios para solucionar un problema dado (programa declarativo).
-Los programas no pueden trabajar con un tipo de problema que posee muy poca información.
-Los programas de la I. A. pueden distinguir entre el programa de razonamiento y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre algunos programas.
5. APLICACIONES DE LA I. A. :
- Lingüística Computacional.
-Minería de Datos.
-Mundos Virtuales.
-Procedimiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
-Robótica.
-Sistemas de Apoyo a la Decisión.
-Video Juegos.
- Prototipos Informáticos.
2.7.LA LINGÜÍSTICA:
Tanto la I. A., como la Lingüística; nacieron juntas, es decir en la misma época, por eso siempre se apoyaban entre ellas. Construyeron algunos campos en común como: “Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural”.
3. HISTORIA DE LA I. A.:
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:
· Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.
· Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).
· Un computador sólo puede hacer aquello para lo que está programado.
· Las máquinas no pueden pensar realmente.
n 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía "pensar".
Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma.
Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas.
La teoría de la retroalimentación en mecanismos, como por ejemplo un termostato que regula la temperatura en una casa, tuvo mucha influencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth y Warren Weaver), lo que sembró la semilla hacia el entendimiento del lenguaje natural.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos, representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programa demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligencia artificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist, el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como una extensión del principio de retroalimentación de Wiener.
Diversos centros de investigación se establecieron, entre los más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y el aprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contrató un equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportó dinero al MIT también para investigación en 1963.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue". En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye el "mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir un conjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón. Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por parte de Marvin Minsky y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de los investigadores interesados en el tema lo abandonaran, y este no se retomara hasta los años 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos, muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.
De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstos sean más amigables y funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se considerarían inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales, procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de la forma en que un humano lo haría.
Tanto la I. A., como la Lingüística; nacieron juntas, es decir en la misma época, por eso siempre se apoyaban entre ellas. Construyeron algunos campos en común como: “Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural”.
3. HISTORIA DE LA I. A.:
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:
· Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.
· Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).
· Un computador sólo puede hacer aquello para lo que está programado.
· Las máquinas no pueden pensar realmente.
n 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía "pensar".
Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma.
Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas.
La teoría de la retroalimentación en mecanismos, como por ejemplo un termostato que regula la temperatura en una casa, tuvo mucha influencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth y Warren Weaver), lo que sembró la semilla hacia el entendimiento del lenguaje natural.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos, representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programa demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligencia artificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist, el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como una extensión del principio de retroalimentación de Wiener.
Diversos centros de investigación se establecieron, entre los más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y el aprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contrató un equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportó dinero al MIT también para investigación en 1963.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue". En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye el "mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir un conjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón. Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por parte de Marvin Minsky y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de los investigadores interesados en el tema lo abandonaran, y este no se retomara hasta los años 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos, muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.
De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstos sean más amigables y funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se considerarían inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales, procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de la forma en que un humano lo haría.
4.CARACTERÍSTICAS DE LA I. A. :
-Utiliza símbolos no matemáticos, sin embargo, no es suficiente para diferenciarlo completamente. Otros tipos de programas como son los compiladores y los sistemas de bases de datos, también trabaja y procesan símbolos sin que se consideren, que usen técnicas de I. A.
-El comportamiento de los programas no lo describe explícitamente el algoritmo. La secuencia de pasos que sigue el programa es influenciado por el problema específico presente. El programa determina como hallar la secuencia de pasos necesarios para solucionar un problema dado (programa declarativo).
-Los programas no pueden trabajar con un tipo de problema que posee muy poca información.
-Los programas de la I. A. pueden distinguir entre el programa de razonamiento y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre algunos programas.
5. APLICACIONES DE LA I. A. :
- Lingüística Computacional.
-Minería de Datos.
-Mundos Virtuales.
-Procedimiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
-Robótica.
-Sistemas de Apoyo a la Decisión.
-Video Juegos.
- Prototipos Informáticos.
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-Utiliza símbolos no matemáticos, sin embargo, no es suficiente para diferenciarlo completamente. Otros tipos de programas como son los compiladores y los sistemas de bases de datos, también trabaja y procesan símbolos sin que se consideren, que usen técnicas de I. A.
-El comportamiento de los programas no lo describe explícitamente el algoritmo. La secuencia de pasos que sigue el programa es influenciado por el problema específico presente. El programa determina como hallar la secuencia de pasos necesarios para solucionar un problema dado (programa declarativo).
-Los programas no pueden trabajar con un tipo de problema que posee muy poca información.
-Los programas de la I. A. pueden distinguir entre el programa de razonamiento y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre algunos programas.
5. APLICACIONES DE LA I. A. :
- Lingüística Computacional.
-Minería de Datos.
-Mundos Virtuales.
-Procedimiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
-Robótica.
-Sistemas de Apoyo a la Decisión.
-Video Juegos.
- Prototipos Informáticos.
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ROBÓTICA
1.BREVE HISTORIA DE LA ROBÓTICA:
Por siglos el ser humano ha construido máquinas que imiten las partes del cuerpo humano. Los antiguos egipcios unieron brazos mecánicos a las estatuas de sus dioses. Estos brazos fueron operados por sacerdotes, quienes clamaban que el movimiento de estos era inspiración de sus dioses. Los griegos construyeron estatuas que operaban con sistemas hidráulicas, los cuales se utilizaban para fascinar a los adoradores de los templos.
Durante los siglos XVII y XVIII en Europa fueron construidos muñecos mecánicos muy ingeniosos que tenían algunas características de robots. Jacques de Vauncansos construyó varios músicos de tamaño humano a mediados del siglo XVIII. Esencialmente se trataba de robots mecánicos diseñados para un propósito específico: la diversión.
El desarrollo en la tecnología, donde se incluyen las poderosas computadoras electrónicas, los actuadores de control retroalimentados, transmisión de potencia a través de engranes, y la tecnología en sensores han contribuido a flexibilizar los mecanismos autómatas para desempeñar tareas dentro de la industria. Son varios los factores que intervienen para que se desarrollaran los primeros robots en la década de los 50’s. No obstante las limitaciones de las máquinas robóticas actuales, el concepto popular de un robot es que tiene una apariencia humana y que actúa como tal. Este concepto humanoide ha sido inspirado y estimulado por varias narraciones de ciencia ficción.
Una de ellas es la obra checoslovaca publicada en 1917 por Karel Kapek, denominada Rossum’s Universal Robots, dio lugar al término robot. La palabra checa ‘Robota’ significa servidumbre o trabajador forzado, y cuando se tradujo al inglés se convirtió en el término robot. Ocurrió esto por el desarrollo de o la invención de una sustancia química parecida a un protoplasma, cuyos propósitos era la de crear robots o máquinas que le sirva a los humanos como servidores.
Podemos decir que estos pensamientos sobre la robótica no son de estas últimas décadas, sino también nos ayudan pensadores de épocas muy remotas. Mitológicamente se puede mencionar los siguientes sucesos en la historia de la robótica:
1.BREVE HISTORIA DE LA ROBÓTICA:
Por siglos el ser humano ha construido máquinas que imiten las partes del cuerpo humano. Los antiguos egipcios unieron brazos mecánicos a las estatuas de sus dioses. Estos brazos fueron operados por sacerdotes, quienes clamaban que el movimiento de estos era inspiración de sus dioses. Los griegos construyeron estatuas que operaban con sistemas hidráulicas, los cuales se utilizaban para fascinar a los adoradores de los templos.
Durante los siglos XVII y XVIII en Europa fueron construidos muñecos mecánicos muy ingeniosos que tenían algunas características de robots. Jacques de Vauncansos construyó varios músicos de tamaño humano a mediados del siglo XVIII. Esencialmente se trataba de robots mecánicos diseñados para un propósito específico: la diversión.
El desarrollo en la tecnología, donde se incluyen las poderosas computadoras electrónicas, los actuadores de control retroalimentados, transmisión de potencia a través de engranes, y la tecnología en sensores han contribuido a flexibilizar los mecanismos autómatas para desempeñar tareas dentro de la industria. Son varios los factores que intervienen para que se desarrollaran los primeros robots en la década de los 50’s. No obstante las limitaciones de las máquinas robóticas actuales, el concepto popular de un robot es que tiene una apariencia humana y que actúa como tal. Este concepto humanoide ha sido inspirado y estimulado por varias narraciones de ciencia ficción.
Una de ellas es la obra checoslovaca publicada en 1917 por Karel Kapek, denominada Rossum’s Universal Robots, dio lugar al término robot. La palabra checa ‘Robota’ significa servidumbre o trabajador forzado, y cuando se tradujo al inglés se convirtió en el término robot. Ocurrió esto por el desarrollo de o la invención de una sustancia química parecida a un protoplasma, cuyos propósitos era la de crear robots o máquinas que le sirva a los humanos como servidores.
Podemos decir que estos pensamientos sobre la robótica no son de estas últimas décadas, sino también nos ayudan pensadores de épocas muy remotas. Mitológicamente se puede mencionar los siguientes sucesos en la historia de la robótica:
- Varios autores como Jasia Reichardt, creen que el inicio de la historia de la robótica, comenzó con la creación de Adán.
-Prometeo, quien creo los primeros seres humanos de barro, y que luego fueron animados por el fuego sagrado del cielo, según la mitología.
-Hefaistos, conocido como Vulcano, dios de las artes mecánicas y del fuego, quien creó a dos mujeres de oro para que lo ayudaran.
-Pygamlión, rey de Chipre, crea a Galatea, y por enamorarse, le pide a la diosa Venus que le dé vida.
2.LA ROBÓTICA:
Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada, una computadora que al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción.
Hoy en día una de las finalidades de la construcción de robot es su intervención en los procesos de fabricación, encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación, por ejemplo: pintar al spray, moldear a inyección, soldar carrocerías de automóviles, trasladar materiales, etc. entregando rapidez, calidad y precisión.
El término robótica procede de la palabra robot. La robótica es, por lo tanto, la ciencia o rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots. Otra definición de robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas la robótica se ocupa de todo lo concerniente a los robots, lo cual incluye el control de motores, mecanismos automáticos neumáticos, censores, sistemas de cómputos, etc.
La robótica es una disciplina, con sus propios problemas, sus fundamentos y sus leyes. Tiene dos vertientes: teórica y práctica. En el aspecto teórico se aúnan las aportaciones de la automática, la informática y la inteligencia artificial. Por el lado práctico o tecnológico hay aspectos de construcción (mecánica, electrónica), y de gestión (control, programación). La robótica presenta por lo tanto un marcado carácter interdisciplinario.
En la robótica se aúnan para un mismo fin varias disciplinas afines, pero diferentes, como la Mecánica, la Electrónica, la Automática, la Informática, etc. los principios o leyes de la robótica según Asimov son:
-Un robot no puede lastimar ni permitir que sea lastimado ningún ser humano.
-El robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, excepto las que contraigan la primera ley.
-El robot debe autoprotegerse, salvo que para hacerlo entre en conflicto con la primera o segunda ley.
3.ROBOTS IMPULSADOS REUMÁTICAMENTE:
La programación de estos robots consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Modificando las conexiones de los manguitos de unión se podrán programar secuencias de pasos distintos.
-Prometeo, quien creo los primeros seres humanos de barro, y que luego fueron animados por el fuego sagrado del cielo, según la mitología.
-Hefaistos, conocido como Vulcano, dios de las artes mecánicas y del fuego, quien creó a dos mujeres de oro para que lo ayudaran.
-Pygamlión, rey de Chipre, crea a Galatea, y por enamorarse, le pide a la diosa Venus que le dé vida.
2.LA ROBÓTICA:
Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada, una computadora que al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción.
Hoy en día una de las finalidades de la construcción de robot es su intervención en los procesos de fabricación, encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación, por ejemplo: pintar al spray, moldear a inyección, soldar carrocerías de automóviles, trasladar materiales, etc. entregando rapidez, calidad y precisión.
El término robótica procede de la palabra robot. La robótica es, por lo tanto, la ciencia o rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots. Otra definición de robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas la robótica se ocupa de todo lo concerniente a los robots, lo cual incluye el control de motores, mecanismos automáticos neumáticos, censores, sistemas de cómputos, etc.
La robótica es una disciplina, con sus propios problemas, sus fundamentos y sus leyes. Tiene dos vertientes: teórica y práctica. En el aspecto teórico se aúnan las aportaciones de la automática, la informática y la inteligencia artificial. Por el lado práctico o tecnológico hay aspectos de construcción (mecánica, electrónica), y de gestión (control, programación). La robótica presenta por lo tanto un marcado carácter interdisciplinario.
En la robótica se aúnan para un mismo fin varias disciplinas afines, pero diferentes, como la Mecánica, la Electrónica, la Automática, la Informática, etc. los principios o leyes de la robótica según Asimov son:
-Un robot no puede lastimar ni permitir que sea lastimado ningún ser humano.
-El robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, excepto las que contraigan la primera ley.
-El robot debe autoprotegerse, salvo que para hacerlo entre en conflicto con la primera o segunda ley.
3.ROBOTS IMPULSADOS REUMÁTICAMENTE:
La programación de estos robots consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Modificando las conexiones de los manguitos de unión se podrán programar secuencias de pasos distintos.
Por su simpleza hay quienes opinan que a este tipo de maquinas no se les debe llamar robot; sin embargo en ella se encuentran todos los elementos básicos de un robots, son programables, automáticas y pueden realizar gran variedad de movimientos.
4. ROBOTS EQUIPADOS CON SERVOMECANISMOS:
La experimentación de operaciones quirúrgicas abren nuevos campus como la de esperanzadores, la cirugía requiere de los médicos una habilidad y precisión calificada. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robot aportar mayor fiabilidad.
Últimamente se han logrado utilizar estas maquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocimientos en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrquijo para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.
Estos instrumentos se utilizar para obtener muestras de tejido de tumores que se muestran un difícil acceso, para lo que resulta esencial la intervención del robot, diminuyendo el riesgo.
Una de las aplicaciones mucho más aprovechadas de la robótica en el espacio extraterrestres.
La organización dentro de este aspecto, y que ha marcado un rumbo muy avanzado en cuanto a tecnología e investigaciones, es la NASA(National Aeronauties and Space Administration).El programa de telerobótica especial de la nasa esta diseñado para desarrollar capacidades en telerobótica y las teleoperaciones y creando nuevas tecnologías.
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1.3.5. MICRO-ROBOTS
Con fines educacionales, de entretenimiento o investigación, existen numerosos robots de formación o micro-robots a un precio muy asequible y, cuya estructura y funcionamiento son similares a los de aplicación industrial.
Por último y con el fin de dar una visión del posible futuro, se presentan en forma clasificada, buena parte de los diversos tipos de robots que se puedan encontrar hoy en día. Todos los robots presentados existen en la actualidad, aunque los casos más futuristas están en estado de desarrollo en los centros de investigación de robótica.
1.4. Clasificación según el nivel de inteligencia:
La Asociación de Robots Japonesa (JIRA), clasifica a los robots dentro de seis clases, por su inteligencia:
- Dispositivos de manejo manual, que son controlados por personas.
- Robots de secuencia arreglada.
- Robots de secuencia variable, en donde un operador puede modificar la secuencia fácilmente.
- Robots regeneradores, en donde el operador humano conduce el robot mediante la tarea.
- Robots de control numérico, en donde el operador alimenta la programación del movimiento, hasta que enseñe de modo manual la tarea.
-Robots inteligentes, los que pueden entender e interactuar con cambios en el medio ambiente.
1.5. Clasificación de acuerdo al nivel de control que realizan:
Los programas en el controlador del robot se pueden agrupar en:
-Nivel de Inteligencia Artificial, en donde el programa aceptará un comando como “levantar un objeto”, etc.; lo que se quiere explicar con esto, es que las máquinas en este nivel son mas inteligentes no necesitan de programaciones para realizar actividades, sino que ellas solas las pueden realizar.
-Nivel de modo de control, en donde los movimientos del sistema se modelan, para lo que se incluye la interacción dinámica entre los diversos mecanismos, trayectorias planeadas y los puntos de asignación seleccionados, es decir, son aquellos que les das unas indicaciones y la hacen todas sin necesidad que las vuelvas a programar.
- Nivel de servosistemas, en donde los actuadores controlan los parámetros de los mecanismos con la utilización de una retroalimentación interna de los datos obtenidos por los sensores; se puede decir que son aquellos que se les tiene que decir lo que van hacer, paso a paso.
1.6. Clasificación por el Nivel del Lenguaje de Programación:
La clave para una aplicación efectiva de los robots para una amplia gama de tareas, será el desarrollo de lenguajes de alto nivel. Hay muchos sistemas de programación de robots, sin embargo, la mayoría de los software´s más avanzados están en los laboratorios de investigación. Según esto los robots se pueden clasificar en:
-Sistemas guiados, en los cuales el usuario conduce el robot mediante los movimientos a ser realizados.
-Sistemas de programación de nivel-robot, en los que el usuario escribe un programa de computadora al determinar el movimiento y el censado.
-Sistemas de programación de nivel-tarea, en los cuales el usuario especifica la operación por sus acciones sobre los objetos que el robot manipula.
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CAPÍTULO IV
APLICACIONES DE LA ROBÓTICA
1.APLICACIÓN:
Los robots son utilizados en una diversidad de aplicaciones, desde robots tortugas en los salones de clases, robots soldadores en la industria automotriz, hasta brazos teleoperadores en el transbordador espacial.
Un problema básico en la robótica es la planificación de los movimientos planificación de los movimientos para resolver alguna tarea ya específica, y el control del robot mientras ejecuta las órdenes necesarias para lograr unos objetivos. Aquí planificar significa decidir en el transcurso de una acción antes de actuar. Cada robot lleva consigo su problemática propia y sus soluciones afines; no obstante que mucha gente considera que la automatización de procesos a través de robots está en sus inicios, es un hecho innegable que la introducción de la tecnología robótica en la industria, ya ha causado un gran impacto. En este sentido la industria Automotriz desempeña un papelpreponderante.
La Robótica contribuirá en gran medida al incremento del empleo. ¿Pero, como se puede hacer esto? al automatizar los procesos en máquinas más flexibles, reduce el costo de maquinaria, y se produce una variedad deproductos sin necesidad de realizar cambios importantes en la forma de fabricación de los mismos. Esto originara una gran cantidad deempresas familiares (Micro y pequeñasempresas ) lo que provoca ladescentralización de la industria.
1.1.EN LA INDUSTRIA:
Los robots son utilizados por una diversidad de procesos industriales como lo son: la soldadura de punto, soldadura de arco, pinturas de spray, transportación de materiales, molienda de materiales, moldeado en la industria plástica, máquinas-herramientas, y otras más.
1.2. EN LOS LABORATORIOS:
Los robots están encontrando un gran número de aplicaciones en los laboratorios. Llevan acabo con efectividad tareas repetitivas como la colocación de tubos de pruebasdentro de los instrumentos de medición. En ésta etapa de su desarrollo los robots son utilizados para realizar procedimientosmanuales automatizados. Un típico sistema de preparación de muestras consiste de un robot y una estación de laboratorio, la cual contiene balanzas, dispensarios, centrifugados, racks de tubos de pruebas, etc.
Las muestras son movidas desde la estación de laboratorios por el robot bajo el control deprocedimientos de un programa.
Esta operación manual: incrementan laproductividad, mejoran el control de calidady reducen la exposición del ser humano a sustancias químicas nocivas.
Las aplicaciones subsecuentes incluyen lamedición del PH, viscosidad, el porcentaje de sólidos en polímeros y la preparación del plasma humano , para ser examinado elcalor, flujo, peso y disolución de muestras para presentaciones espectromáticas.
1.3.EN LA MEDICINA:
Existen varias aplicaciones de la robótica a la medicina, como son la cirugía, telediagnóstico y la telecirugía.
En neurocirugía, el robot que se encuentra perfectamente situado con respecto al paciente y que tiene en su extremo los instrumentos necesarios para realizar la incisión, tomar la muestra, etc. El equipo médico, con la ayuda de un escáner y un ordenador, dirá al robot el punto exacto donde debe ser realizada la incisión .La utilización del ordenador conectado al robot permiten que tanto la incisión como la toma de muestra se realice con la máxima precisión y con un tiempo inferior al que se utilizaría si se hiciera de forma manual.
La telecirugía consiste en la operación remota de un paciente mediante un telemanipulador. Las órdenes del cirujano y la información procedente de la sala de operaciones son intercambiadas a través de satélites de comunicación y redes de fibra óptica.
Otra importante línea de investigación trabaja en el desarrollo de micro-catéter teleoperador para tareas de diagnosis e intervenciones en venas y arterias. Se están desarrollando también micro-endoscopios autónomos capaces de desplazarse por el interior del organismo con movimientos reptantes
Actualmente se emplean robots para ayudar a los cirujanos a instalar caderas artificiales, y ciertos robots especializados de altísima precisión pueden ayudar en operaciones quirúrgicas delicadas en los ojos.
1.4.EN LOS MANIPULADORES CINEMÁTICOS:
La tecnología robótica encontró su primer aplicación en la industria nuclear con el desarrollo de teleoperadores para manejar material radiactivo. Debido a los altos niveles de radiación las tareas de limpieza solo eran posibles por medios remotos. Varios robots y vehículos controlados remotamente han sido utilizados para tal fin en los lugares donde ha ocurrido una catástrofe de este tipo. Ésta clase de robots son equipados en su mayoría con sofisticados equipos para detectar niveles de radiación, mediante cámaras; e incluso llegan a traer a bordo un minilaboratorio para hacer pruebas.
1.5.EN LA AGRICULTURA:
Para muchos la idea de tener un robot agricultor es ciencia ficción, pero la realidad es muy diferente; o al menos así parece ser para el Instituto de Investigación Australiano, el cual ha invertido una gran cantidad dedinero y tiempo en el desarrollo de este tipo de robots. Entre sus proyectos se encuentra una máquina que esquila a las ovejas. La trayectoria del cortador sobre el cuerpo de las ovejas se planea con un modelo geométrico de la oveja.
Para compensar el tamaño entre la oveja real y el modelo, se tiene un conjunto de sensores que registran la información de la respiracióndel animal como de su mismo tamaño, ésta es mandada a una computadora que realiza las compensaciones necesarias y modifica la trayectoria del cortador en tiempo real.
Por su parte en Francia se hacen aplicaciones de tipo experimental para incluir a los robots en la siembra, y poda de los viñedos, como en la pizca de la manzana.
1.6.EN EL ESPACIO:
La exploración espacial posee problemas especiales para el uso de robots. El medioambiente es hostil para el ser humano, quien requiere un equipo de protección muy costoso tanto en la tierra como en el espacio. Muchos científicos han hecho la sugerencia de que es necesario el uso de robots para continuar con los avances en la exploración espacial; pero como todavía no se llega a un grado de automatización tan precisa para ésta aplicación, el ser humano aún no ha podido ser reemplazado por estos. Por su parte, son los teleoperadores los que han encontrado aplicación en los transbordadores espaciales ya que pueden moverse por la superficie de los planetas o satélites y enviar información a la tierra a través de sensores que les permiten determinar la cantidad, tamaño y posición de los obstáculos que les rodean y decidir cuál es el mejor camino para seguir avanzando.
1.7.EN LOS VEHÍCULOS SUBMARINOS:
En la actualidad muchos de estos vehículos submarinos se utilizan en la inspección y mantenimiento de tuberías que conducen petróleo, gas o aceite en las plataformas oceánicas; en el tendido e inspección del cableado para comunicaciones, para investigaciones geológicas y geofísicas en el suelo marino.
La tendencia hacia el estudio e investigación de este tipo de robots se incrementará a medida que la industria se interese aún más en la utilización de los robots, sobra mencionar los beneficios que se obtendrían si se consigue una tecnología segura para la exploración del suelo marino y la explotación del mismo
1.8.EN LA EDUCACIÓN:
Los robots están apareciendo en los salones de clases de tres distintas formas. Primero, los programas educacionales utilizan lasimulación de control de robots como un medio de enseñanza. Un ejemplo palpable es la utilización del lenguaje de programación del robot Karel, el cual es un subconjunto dePascal; este es utilizado por la introducción a la enseñanza de la programación.
El segundo y de uso más común es el uso del robot tortuga en conjunción con el lenguaje LOGO para enseñar ciencias computacionales. LOGO fue creado con la intención de proporcionar al estudiante un medio natural y divertido en el aprendizaje de lasmatemáticas.
En tercer lugar está el uso de los robots en los salones de clases. Una serie de manipuladores de bajo costo, robots móviles, y sistemas completos han sido desarrollados para su utilización en los laboratorios educacionales. Debido a su bajo costo muchos de estos sistemas no poseen una fiabilidad en su sistema mecánico, tienen poca exactitud, no existen los sensores y en su mayoría carecen de software.
1.9.SEGURIDAD Y VIGILANCIA:
Se utiliza robots móviles teleoperadores en tareas de inspección en lugares peligrosos o de inspección de objetos sospechosos; actualmente se está trabajando para dotar de mayor inteligencia a estos robots, pudiendo realizar su actividad de forma autónoma y darles además otras aplicaciones, como vigilancia de edificios.
1.10.ROBOT MOVILES EN LAS EMPRESAS (AGV):
Los esfuerzos de la investigación en este campo van enfocados a eliminar las guías fijas que requerían este tipo de robot y dotarlos de la capacidad suficiente para orientarse como los humanos y, con un sistema de visión artificial, ser capaces de reconocer cuando se produce un cambio e incluso poder decidir que camino alternativo poder tomar. Otro problema importante en los robots móviles, y también en investigación, es la capacidad de coordinar sus movimientos con el resto de vehículos del entorno, sobre todo en los cruces, donde tendría que haber una comunicación para saber cual de ellos deberá esperar su turno y cual cruzar.
1.11.ROBOT DE AYUDA:
Un campo de investigación con gran potencial es el de los robots de ayuda a personas con discapacidades de diversa índole, como sillas de ruedas especiales, etc.
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CONCLUSIONES
·La I.A. no es un tema de estas épocas, sino que comenzó hace años con los filósofos. Ya que ellos se preguntaban: ¿qué sucedería si es que las máquinas llegaran a pensar?, ese fue una de las grandes interrogantes para ellos.
·Hay muchas ciencias que apoyan a la I.A. como: la filosofía y las matemáticas, hasta incluso las ciencias y la comunicación. Cuando hablamos de máquinas inteligentes, uno se pone a pensar y las relaciona con las matemáticas, informática y lógica, pero en realidad hay muchas más que la colaboran como: neurología, anatomía, etc.
·Se sabe que no hemos podido crear aquella máquina que piense por si sola, que hágalas cosas por ella misma y que tenga sentimientos. En realidad alcanzar ese nivel es todavía “utópico”.
·Es importante, saber sobre el tema, ya que podemos ver cuan imaginativo fue la mente del hombre para dar este gran paso en la historia de la ciencia.
·La Robótica, es hija de la I.A. y en la actualidad es muy importante para las empresas, estos en especial los robots ayudan a las personas como: científicos, químicos, no solo eso sino para realizar actividades que el hombre no puede realizar para la sociedad, como en la desactivación de armas nucleares, etc.
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4. ROBOTS EQUIPADOS CON SERVOMECANISMOS:
La experimentación de operaciones quirúrgicas abren nuevos campus como la de esperanzadores, la cirugía requiere de los médicos una habilidad y precisión calificada. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robot aportar mayor fiabilidad.
Últimamente se han logrado utilizar estas maquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocimientos en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrquijo para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.
Estos instrumentos se utilizar para obtener muestras de tejido de tumores que se muestran un difícil acceso, para lo que resulta esencial la intervención del robot, diminuyendo el riesgo.
Una de las aplicaciones mucho más aprovechadas de la robótica en el espacio extraterrestres.
La organización dentro de este aspecto, y que ha marcado un rumbo muy avanzado en cuanto a tecnología e investigaciones, es la NASA(National Aeronauties and Space Administration).El programa de telerobótica especial de la nasa esta diseñado para desarrollar capacidades en telerobótica y las teleoperaciones y creando nuevas tecnologías.
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TIPOS DE ROBOTS
1. CLASIFICACIÓN DE LOS ROBOTS:
Ningún autor se pone de acuerdo en cuántos y cuáles son los tipos de robots y sus características esenciales. Pero argumentan varias formas de clasificarlos, como pueden ser: según las generaciones del sistema de control, por su arquitectura, su nivel de inteligencia, etc.
1.1. Clasificación de los robots basados en las generaciones:
La generación de un robot, está determinada por el desarrollo histórico de la robótica; a continuación presentaremos, las clases de robots por su generación:
La primera generación: El sistema de control usado en la primera generación de Robots esta basado en la "paradas fijas" mecánicamente. Esta estrategia es conocida como control de lazo abierto o control "bang bang". Podemos considerar como ejemplo esta primera etapa aquellos mecanismos de relojería que permiten mover a las cajas musicales o a los juguetes de cuerda. Este tipo de control es muy similar al ciclo de control que tienen algunos lavadores de ciclo fijo y son equivalentes en principio al autómata escribiente de HM Son útiles para las aplicaciones industriales de tomar y colocar pero están limitados a un número pequeño de movimientos.
La segunda generación; utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numérica de control de movimientos almacenados en un disco o cinta magnética. El programa de control entra mediante la elección de secuencias de movimiento en una caja de botones o a través de palancas de control con los que se "camina", la secuencia deseada de movimientos.
El mayor número de aplicaciones en los que se utilizan los Robots de esta generación son de la industria automotriz, en soldadura, pintado con "spray". Este tipo de Robots constituyen la clase más grande de Robots industriales en EU., incluso algunos autores sugieren que cerca del 90 % de los Robots industriales en EU pertenecen a esta 2ª generación de control
La tercera generación de Robots; utiliza las computadoras para su estrategia de control y tiene algún conocimiento del ambiente local a través del uso de sensores, los cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control, con esta generación se inicia la era de los Robots inteligentes y aparecen los lenguajes de programación para escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de "ciclo cerrado"
La cuarta generación de Robots; ya los califica de inteligentes con más y mejores extensiones sensoriales, para comprender sus acciones y el mundo que los rodea. Incorpora un concepto de "modelo del mundo" de su propia conducta y del ambiente en el que operan.
Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los sensores se extiende a la supervisión del ambiente global, registrando los efectos de sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.
La quinta generación; actualmente está en desarrollo esta nueva generación de Robots, que pretende que el control emerja de la adecuada organización y distribución de módulos conductuales.
1.2. Clasificación De Los Robots Según Su Arquitectura:
La arquitectura, es definida por el tipo de configuración general del Robot, puede se metamórfica. El concepto de metamorfismo, de reciente aparición, se ha introducido para incrementar la flexibilidad funcional de un Robot a través del cambio de su configuración por el propio Robot. El metamorfismo admite diversos niveles, desde los más elementales (cambio de herramienta o de efecto terminal), hasta los más complejos como el cambio o alteración de algunos de sus elementos o subsistemas estructurales.Los dispositivos y mecanismos que pueden agruparse bajo la denominación genérica del Robot, tal como se ha indicado, son muy diversos y es por tanto difícil establecer una clasificación coherente de los mismos que resista un análisis crítico y riguroso. La subdivisión de los Robots, con base en su arquitectura, se hace en los siguientes grupos: Poliarticulados, Móviles, Androides, Zoomórficos e Híbridos.1.2.1. POLIARTICULADOS:
Bajo este grupo están los Robots de muy diversa forma y configuración cuya característica común es la de ser básicamente sedentarios (aunque excepcionalmente pueden ser guiados para efectuar desplazamientos limitados) y estar estructurados para mover sus elementos terminales en un determinado espacio de trabajo según uno o más sistemas de coordenadas y con un número limitado de grados de libertad". En este grupo se encuentran los manipuladores, los Robots industriales, los Robots cartesianos y se emplean cuando es preciso abarcar una zona de trabajo relativamente amplia o alargada, actuar sobre objetos con un plano de simetría vertical o reducir el espacio ocupado en el suelo.
1.2.2. MOVILES:
Son Robots con grandes capacidad de desplazamiento, basados en carros o plataformas y dotados de un sistema locomotor de tipo rodante. Siguen su camino por telemando o guiándose por la información recibida de su entorno a través de sus sensores. Las tortugas motorizadas diseñadas en los años cincuentas, fueron las precursoras y sirvieron de base a los estudios sobre inteligencia artificial desarrollados entre 1965 y 1973 en la Universidad de Stranford.
Estos Robots aseguran el transporte de piezas de un punto a otro de una cadena de fabricación. Guiados mediante pistas materializadas a través de la radiación electromagnética de circuitos empotrados en el suelo, o a través de bandas detectadas fotoeléctricamente, pueden incluso llegar a sortear obstáculos y están dotados de un nivel relativamente elevado de inteligencia.
1.2.3. ANDROIDES:
Son Robots que intentan reproducir total o parcialmente la forma y el comportamiento cinemática del ser humano. Actualmente los androides son todavía dispositivos muy poco evolucionados y sin utilidad práctica, y destinados, fundamentalmente, al estudio y experimentación.
Uno de los aspectos más complejos de estos Robots, y sobre el que se centra la mayoría de los trabajos, es el de la locomoción bípeda. En este caso, el principal problema es controlar dinámica y coordinadamente en el tiempo real el proceso y mantener simultáneamente el equilibrio del Robot.
1.2.4. ZOOMORFITOS:
Los Robots zoomórficos, que considerados en sentido no restrictivo podrían incluir también a los androides, constituyen una clase caracterizada principalmente por sus sistemas de locomoción que imitan a los diversos seres vivos.
A pesar de la disparidad morfológica de sus posibles sistemas de locomoción es conveniente agrupar a los Robots zoomórficos en dos categorías principales: caminadores y no caminadores. El grupo de los Robots zoomórficos no caminadores está muy poco evolucionado. Cabe destacar, entre otros, los experimentados efectuados en Japón basados en segmentos cilíndricos biselados acoplados axialmente entre sí y dotados de un movimiento relativo de rotación. En cambio, los Robots zoomórficos caminadores multípedos son muy numeroso y están siendo experimentados en diversos laboratorios con vistas al desarrollo posterior de verdaderos vehículos terrenos, piloteando o autónomos, capaces de evolucionar en superficies muy accidentadas. Las aplicaciones de estos Robots serán interesantes en el campo de la exploración espacial y en el estudio de los volcanes.1.2.5. HíBRIDOS:
Estos Robots corresponden a aquellos de difícil clasificación cuya estructura se sitúa en combinación con alguna de las anteriores ya expuestas, bien sea por conjunción o por yuxtaposición. Por ejemplo, un dispositivo segmentado articulado y con ruedas, es al mismo tiempo uno de los atributos de los Robots móviles y de los Robots zoomórficos.
De igual forma pueden considerarse híbridos algunos Robots formados por la yuxtaposición de un cuerpo formado por un carro móvil y de un brazo semejante al de los Robots industriales. En parecida situación se encuentran algunos Robots antropomorfos y que no pueden clasificarse ni como móviles ni como androides, tal es el caso de los Robots personales.
1.3. Clasificación De Los Robots en las Industrias:
La maquinaria para la automatización rígida dio paso al robot con el desarrollo de controladores rápidos, basados en el microprocesador, así como un empleo de servos en bucle cerrado, que permiten establecer con exactitud la posición real de los elementos del robot y establecer el error con la posición deseada. Esta evolución ha dado origen a una serie de tipos de robots, que se citan a continuación:
-Manipuladores
-Robots de repetición y aprendizaje
-Robots con control por computador
-Robots inteligentes
-Micro-robots
1.3.1. MANIPULADORES
Son sistemas mecánicos multifuncionales, con un sencillo sistema de control, que permite gobernar el movimiento de sus elementos, de los siguientes modos:
-Manual: Cuando el operario controla directamente la tarea del manipulador.
-De secuencia fija: cuando se repite, de forma invariable, el proceso de trabajo preparado previamente.
-De secuencia variable: Se pueden alterar algunas características de los ciclos de trabajo.
Existen muchas operaciones básicas que pueden ser realizadas óptimamente mediante manipuladores, por lo que se debe considerar seriamente el empleo de estos dispositivos, cuando las funciones de trabajo sean sencillas y repetitivas.
1.3.2. ROBOTS DE REPETICIÓN O APRENDIZAJE
Son manipuladores que se limitan a repetir una secuencia de movimientos, previamente ejecutada por un operador humano, haciendo uso de un controlador manual o un dispositivo auxiliar. En este tipo de robots, el operario en la fase de enseñanza, se vale de una pistola de programación con diversos pulsadores o teclas, o bien, de joystics, o bien utiliza un maniquí, o a veces, desplaza directamente la mano del robot. Los robots de aprendizaje son los mas conocidos, hoy día, en los ambientes industriales y el tipo de programación que incorporan, recibe el nombre de "gestual".
1.3.3. ROBOTS CON CONTROL POR COMOPUTADOR
Son manipuladores o sistemas mecánicos multifuncionales, controlados por un computador, que habitualmente suele ser un microordenador.En este tipo de robots, el programador no necesita mover realmente el elemento de la maquina, cuando la prepara para realizar un trabajo. El control por computador dispone de un lenguaje específico, compuesto por varias instrucciones adaptadas al robot, con las que se puede confeccionar un programa de aplicación utilizando solo el terminal del computador, no el brazo. A esta programación se le denomina textual y se crea sin la intervención del manipulador.
Las grandes ventajas que ofrecen este tipo de robots, hacen que se vayan imponiendo en el mercado rápidamente, lo que exige la preparación urgente de personal cualificado, capaz de desarrollar programas similares a los de tipo informático.
1. CLASIFICACIÓN DE LOS ROBOTS:
Ningún autor se pone de acuerdo en cuántos y cuáles son los tipos de robots y sus características esenciales. Pero argumentan varias formas de clasificarlos, como pueden ser: según las generaciones del sistema de control, por su arquitectura, su nivel de inteligencia, etc.
1.1. Clasificación de los robots basados en las generaciones:
La generación de un robot, está determinada por el desarrollo histórico de la robótica; a continuación presentaremos, las clases de robots por su generación:
La primera generación: El sistema de control usado en la primera generación de Robots esta basado en la "paradas fijas" mecánicamente. Esta estrategia es conocida como control de lazo abierto o control "bang bang". Podemos considerar como ejemplo esta primera etapa aquellos mecanismos de relojería que permiten mover a las cajas musicales o a los juguetes de cuerda. Este tipo de control es muy similar al ciclo de control que tienen algunos lavadores de ciclo fijo y son equivalentes en principio al autómata escribiente de HM Son útiles para las aplicaciones industriales de tomar y colocar pero están limitados a un número pequeño de movimientos.
La segunda generación; utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numérica de control de movimientos almacenados en un disco o cinta magnética. El programa de control entra mediante la elección de secuencias de movimiento en una caja de botones o a través de palancas de control con los que se "camina", la secuencia deseada de movimientos.
El mayor número de aplicaciones en los que se utilizan los Robots de esta generación son de la industria automotriz, en soldadura, pintado con "spray". Este tipo de Robots constituyen la clase más grande de Robots industriales en EU., incluso algunos autores sugieren que cerca del 90 % de los Robots industriales en EU pertenecen a esta 2ª generación de control
La tercera generación de Robots; utiliza las computadoras para su estrategia de control y tiene algún conocimiento del ambiente local a través del uso de sensores, los cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control, con esta generación se inicia la era de los Robots inteligentes y aparecen los lenguajes de programación para escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de "ciclo cerrado"
La cuarta generación de Robots; ya los califica de inteligentes con más y mejores extensiones sensoriales, para comprender sus acciones y el mundo que los rodea. Incorpora un concepto de "modelo del mundo" de su propia conducta y del ambiente en el que operan.
Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los sensores se extiende a la supervisión del ambiente global, registrando los efectos de sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.
La quinta generación; actualmente está en desarrollo esta nueva generación de Robots, que pretende que el control emerja de la adecuada organización y distribución de módulos conductuales.
1.2. Clasificación De Los Robots Según Su Arquitectura:
La arquitectura, es definida por el tipo de configuración general del Robot, puede se metamórfica. El concepto de metamorfismo, de reciente aparición, se ha introducido para incrementar la flexibilidad funcional de un Robot a través del cambio de su configuración por el propio Robot. El metamorfismo admite diversos niveles, desde los más elementales (cambio de herramienta o de efecto terminal), hasta los más complejos como el cambio o alteración de algunos de sus elementos o subsistemas estructurales.Los dispositivos y mecanismos que pueden agruparse bajo la denominación genérica del Robot, tal como se ha indicado, son muy diversos y es por tanto difícil establecer una clasificación coherente de los mismos que resista un análisis crítico y riguroso. La subdivisión de los Robots, con base en su arquitectura, se hace en los siguientes grupos: Poliarticulados, Móviles, Androides, Zoomórficos e Híbridos.1.2.1. POLIARTICULADOS:
Bajo este grupo están los Robots de muy diversa forma y configuración cuya característica común es la de ser básicamente sedentarios (aunque excepcionalmente pueden ser guiados para efectuar desplazamientos limitados) y estar estructurados para mover sus elementos terminales en un determinado espacio de trabajo según uno o más sistemas de coordenadas y con un número limitado de grados de libertad". En este grupo se encuentran los manipuladores, los Robots industriales, los Robots cartesianos y se emplean cuando es preciso abarcar una zona de trabajo relativamente amplia o alargada, actuar sobre objetos con un plano de simetría vertical o reducir el espacio ocupado en el suelo.
1.2.2. MOVILES:Son Robots con grandes capacidad de desplazamiento, basados en carros o plataformas y dotados de un sistema locomotor de tipo rodante. Siguen su camino por telemando o guiándose por la información recibida de su entorno a través de sus sensores. Las tortugas motorizadas diseñadas en los años cincuentas, fueron las precursoras y sirvieron de base a los estudios sobre inteligencia artificial desarrollados entre 1965 y 1973 en la Universidad de Stranford.
Estos Robots aseguran el transporte de piezas de un punto a otro de una cadena de fabricación. Guiados mediante pistas materializadas a través de la radiación electromagnética de circuitos empotrados en el suelo, o a través de bandas detectadas fotoeléctricamente, pueden incluso llegar a sortear obstáculos y están dotados de un nivel relativamente elevado de inteligencia.
1.2.3. ANDROIDES:
Son Robots que intentan reproducir total o parcialmente la forma y el comportamiento cinemática del ser humano. Actualmente los androides son todavía dispositivos muy poco evolucionados y sin utilidad práctica, y destinados, fundamentalmente, al estudio y experimentación.
Uno de los aspectos más complejos de estos Robots, y sobre el que se centra la mayoría de los trabajos, es el de la locomoción bípeda. En este caso, el principal problema es controlar dinámica y coordinadamente en el tiempo real el proceso y mantener simultáneamente el equilibrio del Robot.
1.2.4. ZOOMORFITOS:
Los Robots zoomórficos, que considerados en sentido no restrictivo podrían incluir también a los androides, constituyen una clase caracterizada principalmente por sus sistemas de locomoción que imitan a los diversos seres vivos.
A pesar de la disparidad morfológica de sus posibles sistemas de locomoción es conveniente agrupar a los Robots zoomórficos en dos categorías principales: caminadores y no caminadores. El grupo de los Robots zoomórficos no caminadores está muy poco evolucionado. Cabe destacar, entre otros, los experimentados efectuados en Japón basados en segmentos cilíndricos biselados acoplados axialmente entre sí y dotados de un movimiento relativo de rotación. En cambio, los Robots zoomórficos caminadores multípedos son muy numeroso y están siendo experimentados en diversos laboratorios con vistas al desarrollo posterior de verdaderos vehículos terrenos, piloteando o autónomos, capaces de evolucionar en superficies muy accidentadas. Las aplicaciones de estos Robots serán interesantes en el campo de la exploración espacial y en el estudio de los volcanes.1.2.5. HíBRIDOS:
Estos Robots corresponden a aquellos de difícil clasificación cuya estructura se sitúa en combinación con alguna de las anteriores ya expuestas, bien sea por conjunción o por yuxtaposición. Por ejemplo, un dispositivo segmentado articulado y con ruedas, es al mismo tiempo uno de los atributos de los Robots móviles y de los Robots zoomórficos.
De igual forma pueden considerarse híbridos algunos Robots formados por la yuxtaposición de un cuerpo formado por un carro móvil y de un brazo semejante al de los Robots industriales. En parecida situación se encuentran algunos Robots antropomorfos y que no pueden clasificarse ni como móviles ni como androides, tal es el caso de los Robots personales.
1.3. Clasificación De Los Robots en las Industrias:
La maquinaria para la automatización rígida dio paso al robot con el desarrollo de controladores rápidos, basados en el microprocesador, así como un empleo de servos en bucle cerrado, que permiten establecer con exactitud la posición real de los elementos del robot y establecer el error con la posición deseada. Esta evolución ha dado origen a una serie de tipos de robots, que se citan a continuación:
-Manipuladores
-Robots de repetición y aprendizaje
-Robots con control por computador
-Robots inteligentes
-Micro-robots
1.3.1. MANIPULADORES
Son sistemas mecánicos multifuncionales, con un sencillo sistema de control, que permite gobernar el movimiento de sus elementos, de los siguientes modos:
-Manual: Cuando el operario controla directamente la tarea del manipulador.
-De secuencia fija: cuando se repite, de forma invariable, el proceso de trabajo preparado previamente.
-De secuencia variable: Se pueden alterar algunas características de los ciclos de trabajo.
Existen muchas operaciones básicas que pueden ser realizadas óptimamente mediante manipuladores, por lo que se debe considerar seriamente el empleo de estos dispositivos, cuando las funciones de trabajo sean sencillas y repetitivas.
1.3.2. ROBOTS DE REPETICIÓN O APRENDIZAJE
Son manipuladores que se limitan a repetir una secuencia de movimientos, previamente ejecutada por un operador humano, haciendo uso de un controlador manual o un dispositivo auxiliar. En este tipo de robots, el operario en la fase de enseñanza, se vale de una pistola de programación con diversos pulsadores o teclas, o bien, de joystics, o bien utiliza un maniquí, o a veces, desplaza directamente la mano del robot. Los robots de aprendizaje son los mas conocidos, hoy día, en los ambientes industriales y el tipo de programación que incorporan, recibe el nombre de "gestual".
1.3.3. ROBOTS CON CONTROL POR COMOPUTADOR
Son manipuladores o sistemas mecánicos multifuncionales, controlados por un computador, que habitualmente suele ser un microordenador.En este tipo de robots, el programador no necesita mover realmente el elemento de la maquina, cuando la prepara para realizar un trabajo. El control por computador dispone de un lenguaje específico, compuesto por varias instrucciones adaptadas al robot, con las que se puede confeccionar un programa de aplicación utilizando solo el terminal del computador, no el brazo. A esta programación se le denomina textual y se crea sin la intervención del manipulador.
Las grandes ventajas que ofrecen este tipo de robots, hacen que se vayan imponiendo en el mercado rápidamente, lo que exige la preparación urgente de personal cualificado, capaz de desarrollar programas similares a los de tipo informático.
1.3.4. ROBOTS INTELIGENTES
Son similares a los del grupo anterior, pero, además, son capaces de relacionarse con el mundo que les rodea a través de sensores y tomar decisiones en tiempo real (auto programable).De momento, son muy poco conocidos en el mercado y se encuentran en fase experimental, en la que se esfuerzan los grupos investigadores por potenciarles y hacerles más efectivos, al mismo tiempo que más asequibles. La visión artificial, el sonido de maquina y la inteligencia artificial, son las ciencias que más están estudiando para su aplicación en los robots inteligentes.
Son similares a los del grupo anterior, pero, además, son capaces de relacionarse con el mundo que les rodea a través de sensores y tomar decisiones en tiempo real (auto programable).De momento, son muy poco conocidos en el mercado y se encuentran en fase experimental, en la que se esfuerzan los grupos investigadores por potenciarles y hacerles más efectivos, al mismo tiempo que más asequibles. La visión artificial, el sonido de maquina y la inteligencia artificial, son las ciencias que más están estudiando para su aplicación en los robots inteligentes.
1.3.5. MICRO-ROBOTS
Con fines educacionales, de entretenimiento o investigación, existen numerosos robots de formación o micro-robots a un precio muy asequible y, cuya estructura y funcionamiento son similares a los de aplicación industrial.
Por último y con el fin de dar una visión del posible futuro, se presentan en forma clasificada, buena parte de los diversos tipos de robots que se puedan encontrar hoy en día. Todos los robots presentados existen en la actualidad, aunque los casos más futuristas están en estado de desarrollo en los centros de investigación de robótica.
1.4. Clasificación según el nivel de inteligencia:
La Asociación de Robots Japonesa (JIRA), clasifica a los robots dentro de seis clases, por su inteligencia:
- Dispositivos de manejo manual, que son controlados por personas.
- Robots de secuencia arreglada.
- Robots de secuencia variable, en donde un operador puede modificar la secuencia fácilmente.
- Robots regeneradores, en donde el operador humano conduce el robot mediante la tarea.
- Robots de control numérico, en donde el operador alimenta la programación del movimiento, hasta que enseñe de modo manual la tarea.
-Robots inteligentes, los que pueden entender e interactuar con cambios en el medio ambiente.
1.5. Clasificación de acuerdo al nivel de control que realizan:
Los programas en el controlador del robot se pueden agrupar en:
-Nivel de Inteligencia Artificial, en donde el programa aceptará un comando como “levantar un objeto”, etc.; lo que se quiere explicar con esto, es que las máquinas en este nivel son mas inteligentes no necesitan de programaciones para realizar actividades, sino que ellas solas las pueden realizar.
-Nivel de modo de control, en donde los movimientos del sistema se modelan, para lo que se incluye la interacción dinámica entre los diversos mecanismos, trayectorias planeadas y los puntos de asignación seleccionados, es decir, son aquellos que les das unas indicaciones y la hacen todas sin necesidad que las vuelvas a programar.
- Nivel de servosistemas, en donde los actuadores controlan los parámetros de los mecanismos con la utilización de una retroalimentación interna de los datos obtenidos por los sensores; se puede decir que son aquellos que se les tiene que decir lo que van hacer, paso a paso.
1.6. Clasificación por el Nivel del Lenguaje de Programación:
La clave para una aplicación efectiva de los robots para una amplia gama de tareas, será el desarrollo de lenguajes de alto nivel. Hay muchos sistemas de programación de robots, sin embargo, la mayoría de los software´s más avanzados están en los laboratorios de investigación. Según esto los robots se pueden clasificar en:
-Sistemas guiados, en los cuales el usuario conduce el robot mediante los movimientos a ser realizados.
-Sistemas de programación de nivel-robot, en los que el usuario escribe un programa de computadora al determinar el movimiento y el censado.
-Sistemas de programación de nivel-tarea, en los cuales el usuario especifica la operación por sus acciones sobre los objetos que el robot manipula.
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CAPÍTULO IV
APLICACIONES DE LA ROBÓTICA
1.APLICACIÓN:
Los robots son utilizados en una diversidad de aplicaciones, desde robots tortugas en los salones de clases, robots soldadores en la industria automotriz, hasta brazos teleoperadores en el transbordador espacial.
Un problema básico en la robótica es la planificación de los movimientos planificación de los movimientos para resolver alguna tarea ya específica, y el control del robot mientras ejecuta las órdenes necesarias para lograr unos objetivos. Aquí planificar significa decidir en el transcurso de una acción antes de actuar. Cada robot lleva consigo su problemática propia y sus soluciones afines; no obstante que mucha gente considera que la automatización de procesos a través de robots está en sus inicios, es un hecho innegable que la introducción de la tecnología robótica en la industria, ya ha causado un gran impacto. En este sentido la industria Automotriz desempeña un papelpreponderante.
La Robótica contribuirá en gran medida al incremento del empleo. ¿Pero, como se puede hacer esto? al automatizar los procesos en máquinas más flexibles, reduce el costo de maquinaria, y se produce una variedad deproductos sin necesidad de realizar cambios importantes en la forma de fabricación de los mismos. Esto originara una gran cantidad deempresas familiares (Micro y pequeñasempresas ) lo que provoca ladescentralización de la industria.
1.1.EN LA INDUSTRIA:
Los robots son utilizados por una diversidad de procesos industriales como lo son: la soldadura de punto, soldadura de arco, pinturas de spray, transportación de materiales, molienda de materiales, moldeado en la industria plástica, máquinas-herramientas, y otras más.
1.2. EN LOS LABORATORIOS:
Los robots están encontrando un gran número de aplicaciones en los laboratorios. Llevan acabo con efectividad tareas repetitivas como la colocación de tubos de pruebasdentro de los instrumentos de medición. En ésta etapa de su desarrollo los robots son utilizados para realizar procedimientosmanuales automatizados. Un típico sistema de preparación de muestras consiste de un robot y una estación de laboratorio, la cual contiene balanzas, dispensarios, centrifugados, racks de tubos de pruebas, etc.
Las muestras son movidas desde la estación de laboratorios por el robot bajo el control deprocedimientos de un programa.
Esta operación manual: incrementan laproductividad, mejoran el control de calidady reducen la exposición del ser humano a sustancias químicas nocivas.
Las aplicaciones subsecuentes incluyen lamedición del PH, viscosidad, el porcentaje de sólidos en polímeros y la preparación del plasma humano , para ser examinado elcalor, flujo, peso y disolución de muestras para presentaciones espectromáticas.
1.3.EN LA MEDICINA:
Existen varias aplicaciones de la robótica a la medicina, como son la cirugía, telediagnóstico y la telecirugía.
En neurocirugía, el robot que se encuentra perfectamente situado con respecto al paciente y que tiene en su extremo los instrumentos necesarios para realizar la incisión, tomar la muestra, etc. El equipo médico, con la ayuda de un escáner y un ordenador, dirá al robot el punto exacto donde debe ser realizada la incisión .La utilización del ordenador conectado al robot permiten que tanto la incisión como la toma de muestra se realice con la máxima precisión y con un tiempo inferior al que se utilizaría si se hiciera de forma manual.
La telecirugía consiste en la operación remota de un paciente mediante un telemanipulador. Las órdenes del cirujano y la información procedente de la sala de operaciones son intercambiadas a través de satélites de comunicación y redes de fibra óptica.
Otra importante línea de investigación trabaja en el desarrollo de micro-catéter teleoperador para tareas de diagnosis e intervenciones en venas y arterias. Se están desarrollando también micro-endoscopios autónomos capaces de desplazarse por el interior del organismo con movimientos reptantes
Actualmente se emplean robots para ayudar a los cirujanos a instalar caderas artificiales, y ciertos robots especializados de altísima precisión pueden ayudar en operaciones quirúrgicas delicadas en los ojos.
1.4.EN LOS MANIPULADORES CINEMÁTICOS:
La tecnología robótica encontró su primer aplicación en la industria nuclear con el desarrollo de teleoperadores para manejar material radiactivo. Debido a los altos niveles de radiación las tareas de limpieza solo eran posibles por medios remotos. Varios robots y vehículos controlados remotamente han sido utilizados para tal fin en los lugares donde ha ocurrido una catástrofe de este tipo. Ésta clase de robots son equipados en su mayoría con sofisticados equipos para detectar niveles de radiación, mediante cámaras; e incluso llegan a traer a bordo un minilaboratorio para hacer pruebas.
1.5.EN LA AGRICULTURA:
Para muchos la idea de tener un robot agricultor es ciencia ficción, pero la realidad es muy diferente; o al menos así parece ser para el Instituto de Investigación Australiano, el cual ha invertido una gran cantidad dedinero y tiempo en el desarrollo de este tipo de robots. Entre sus proyectos se encuentra una máquina que esquila a las ovejas. La trayectoria del cortador sobre el cuerpo de las ovejas se planea con un modelo geométrico de la oveja.
Para compensar el tamaño entre la oveja real y el modelo, se tiene un conjunto de sensores que registran la información de la respiracióndel animal como de su mismo tamaño, ésta es mandada a una computadora que realiza las compensaciones necesarias y modifica la trayectoria del cortador en tiempo real.
Por su parte en Francia se hacen aplicaciones de tipo experimental para incluir a los robots en la siembra, y poda de los viñedos, como en la pizca de la manzana.
1.6.EN EL ESPACIO:
La exploración espacial posee problemas especiales para el uso de robots. El medioambiente es hostil para el ser humano, quien requiere un equipo de protección muy costoso tanto en la tierra como en el espacio. Muchos científicos han hecho la sugerencia de que es necesario el uso de robots para continuar con los avances en la exploración espacial; pero como todavía no se llega a un grado de automatización tan precisa para ésta aplicación, el ser humano aún no ha podido ser reemplazado por estos. Por su parte, son los teleoperadores los que han encontrado aplicación en los transbordadores espaciales ya que pueden moverse por la superficie de los planetas o satélites y enviar información a la tierra a través de sensores que les permiten determinar la cantidad, tamaño y posición de los obstáculos que les rodean y decidir cuál es el mejor camino para seguir avanzando.
1.7.EN LOS VEHÍCULOS SUBMARINOS:
En la actualidad muchos de estos vehículos submarinos se utilizan en la inspección y mantenimiento de tuberías que conducen petróleo, gas o aceite en las plataformas oceánicas; en el tendido e inspección del cableado para comunicaciones, para investigaciones geológicas y geofísicas en el suelo marino.
La tendencia hacia el estudio e investigación de este tipo de robots se incrementará a medida que la industria se interese aún más en la utilización de los robots, sobra mencionar los beneficios que se obtendrían si se consigue una tecnología segura para la exploración del suelo marino y la explotación del mismo
1.8.EN LA EDUCACIÓN:
Los robots están apareciendo en los salones de clases de tres distintas formas. Primero, los programas educacionales utilizan lasimulación de control de robots como un medio de enseñanza. Un ejemplo palpable es la utilización del lenguaje de programación del robot Karel, el cual es un subconjunto dePascal; este es utilizado por la introducción a la enseñanza de la programación.
El segundo y de uso más común es el uso del robot tortuga en conjunción con el lenguaje LOGO para enseñar ciencias computacionales. LOGO fue creado con la intención de proporcionar al estudiante un medio natural y divertido en el aprendizaje de lasmatemáticas.
En tercer lugar está el uso de los robots en los salones de clases. Una serie de manipuladores de bajo costo, robots móviles, y sistemas completos han sido desarrollados para su utilización en los laboratorios educacionales. Debido a su bajo costo muchos de estos sistemas no poseen una fiabilidad en su sistema mecánico, tienen poca exactitud, no existen los sensores y en su mayoría carecen de software.
1.9.SEGURIDAD Y VIGILANCIA:
Se utiliza robots móviles teleoperadores en tareas de inspección en lugares peligrosos o de inspección de objetos sospechosos; actualmente se está trabajando para dotar de mayor inteligencia a estos robots, pudiendo realizar su actividad de forma autónoma y darles además otras aplicaciones, como vigilancia de edificios.
1.10.ROBOT MOVILES EN LAS EMPRESAS (AGV):
Los esfuerzos de la investigación en este campo van enfocados a eliminar las guías fijas que requerían este tipo de robot y dotarlos de la capacidad suficiente para orientarse como los humanos y, con un sistema de visión artificial, ser capaces de reconocer cuando se produce un cambio e incluso poder decidir que camino alternativo poder tomar. Otro problema importante en los robots móviles, y también en investigación, es la capacidad de coordinar sus movimientos con el resto de vehículos del entorno, sobre todo en los cruces, donde tendría que haber una comunicación para saber cual de ellos deberá esperar su turno y cual cruzar.
1.11.ROBOT DE AYUDA:
Un campo de investigación con gran potencial es el de los robots de ayuda a personas con discapacidades de diversa índole, como sillas de ruedas especiales, etc.
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CONCLUSIONES
·La I.A. no es un tema de estas épocas, sino que comenzó hace años con los filósofos. Ya que ellos se preguntaban: ¿qué sucedería si es que las máquinas llegaran a pensar?, ese fue una de las grandes interrogantes para ellos.
·Hay muchas ciencias que apoyan a la I.A. como: la filosofía y las matemáticas, hasta incluso las ciencias y la comunicación. Cuando hablamos de máquinas inteligentes, uno se pone a pensar y las relaciona con las matemáticas, informática y lógica, pero en realidad hay muchas más que la colaboran como: neurología, anatomía, etc.
·Se sabe que no hemos podido crear aquella máquina que piense por si sola, que hágalas cosas por ella misma y que tenga sentimientos. En realidad alcanzar ese nivel es todavía “utópico”.
·Es importante, saber sobre el tema, ya que podemos ver cuan imaginativo fue la mente del hombre para dar este gran paso en la historia de la ciencia.
·La Robótica, es hija de la I.A. y en la actualidad es muy importante para las empresas, estos en especial los robots ayudan a las personas como: científicos, químicos, no solo eso sino para realizar actividades que el hombre no puede realizar para la sociedad, como en la desactivación de armas nucleares, etc.
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