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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Crean robots y drones ‘casi’ humanos

Investigadores de la UPCT toman el cerebro humano como modelo para la programación de estos autómatas

MURCIAECONOMIA Viernes, 23 de Junio de 2023 Tiempo de lectura:

 

Investigadores de la UPCT han desarrollado robots y drones ‘bioinspirados’ que imitan la capacidad de resiliencia del ser humano. Para ello han logrado algoritmos matemáticos de modelado de las estructuras cerebrales con los que controlan los movimientos de vehículos autónomos.

 

Los investigadores modelizan las neuronas y las diferentes áreas del cerebro, programan modelos matemáticos y los introducen en robots y drones. Lo han desarrollado investigadores de la Escuela de Ingeniería Industrial de la UPCT, dirigidos por Antonio Guerrero, del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. “Imitan la capacidad de resiliencia del ser humano, es decir, la posibilidad de reconfigurarse a pesar de sufrir daños o averías sin dejar de funcionar adecuadamente”, agrega el profesor.


Los trabajos han permitido desarrollar nuevos sistemas de control ‘bioinspirados’ para drones submarinos y barcos autónomos. La novedad es que son capaces de esquivar obstáculos durante su navegación. Modifican su trayectoria, al igual que hace una persona cuando se encuentra un objeto. 


“Estos avances se está aplicando ya a la robótica marina. Permitirá adaptar los robots a las adversidades del mar, como lo hacen los animales acuáticos”, explica el Guerrero. 


Los ensayos de los drones y los barcos se han realizado en el Mar Menor y en litoral próximo a la bahía de Cartagena.


Por otro lado, los investigadores han desarrollado algoritmos totalmente ‘bioinspirados’ que sirven para la navegación de drones y robots autónomos. Los modelos representan el córtex motor del cerebro, es decir, las áreas que sirven para hacer los movimientos espaciales. Estos trabajos se enmarcan en la tesis internacional del profesor Francisco García Córdova, dirigida por los profesores Antonio Guerrero y Toribio Fernández.


La tesis doctoral, titulada 'Bio-inspired neural control algorithms for applications in biomimetic robotics’, defendida este mes, ha recibido la máxima calificación: Sobresaliente Cum Laude.

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