es.wedoany.com Noticia: Yaskawa Electric Corporation ha desarrollado un sistema robótico agente que integra el robot autónomo de inteligencia artificial (IA) MOTOMAN NEXT con el modelo de IA generativa Gemini Robotics ER 1.6 de Google DeepMind. Este marco permite que los sistemas automatizados analicen de forma independiente el entorno del sitio, elaboren flujos de trabajo y ejecuten tareas operativas sin necesidad de programación manual paso a paso. Tras recibir instrucciones de alto nivel (como la solicitud de clasificar piezas no categorizadas), el sistema evalúa el área de trabajo y ejecuta procedimientos de manipulación de materiales para hacer frente a la escasez de mano de obra industrial.
La arquitectura establece una clara división de tareas entre el "cerebro" (computación en la nube o en el borde) y el cuerpo físico del robot. El modelo de IA generativa se encarga del razonamiento semántico y la síntesis del flujo de trabajo, determinando qué tareas deben ejecutarse; la plataforma de hardware MOTOMAN NEXT convierte los pasos lógicos en movimientos precisos en el lugar de trabajo. Para cerrar la brecha entre la toma de decisiones de alto nivel y la ejecución real, el robot está equipado con tres capas de servicios principales: el servicio de visión artificial identifica las condiciones del espacio de trabajo y la posición de los objetos, el servicio de planificación de trayectorias calcula rutas de movimiento sin colisiones, y el servicio de retroalimentación de fuerza monitorea en tiempo real las fuerzas de contacto para verificar el estado de agarre de las piezas.
La plataforma robótica agente integra software diseñado para estabilizar el tiempo de actividad de fabricación y simplificar la integración de redes de control empresarial. Los robots industriales tradicionales requieren una programación secuencial estricta, y el programa se interrumpe cuando se producen anomalías en las piezas. La capa de IA generativa integrada monitorea continuamente el estado de ejecución, permitiendo una recuperación automatizada de errores: si una pieza se cae o se coloca incorrectamente, el robot lo detecta de forma independiente y recalcula la secuencia de recuperación, reiniciando la tarea sin intervención humana. La plataforma de control puede conectarse directamente a la red interna de gestión de producción, permitiendo al robot consultar bases de datos de inventario o emitir alertas automáticas cuando el suministro de piezas es insuficiente.
A diferencia de los controladores industriales tradicionales que dependen de PC externos para el razonamiento, el MOTOMAN NEXT está equipado con un módulo gráfico de computación en el borde integrado que procesa localmente los algoritmos de visión y trayectoria dentro del propio armario de control. Las configuraciones estándar guiadas por visión utilizan plantillas de programación estáticas, donde el desplazamiento de componentes provoca paradas por fallos, mientras que el modelo base integrado establece un razonamiento espacial continuo para la recuperación autónoma de errores y puede transferir los procedimientos operativos aprendidos a diferentes formas de brazo sin necesidad de reentrenar manualmente el código.
