Los datos son uno de los principales activos de las empresas en la actualidad. La cantidad de datos de la que se puede disponer en el desarrollo de, prácticamente cualquier actividad, ha crecido de manera exponencial en los últimos tiempos. Sin embargo, la tendencia actual es priorizar la calidad de esos datos por encima de la cantidad de estos.
Este es uno de los aspectos en los que se centra la Red de excelencia Cervera CEL.IA, de referencia en Inteligencia Artificial (IA). Mediante el uso de tecnologías como Realidad Inmersiva, Internet of Things (IoT), espacios y análisis de datos o IA, se pretende ofrecer herramientas y soluciones para una línea de fabricación en un contexto industrial.
El objetivo principal de CEL.IA es mejorar la eficiencia y calidad de la producción a través de datos en línea que incrementen el conocimiento del estado, el control y la seguridad de la línea. La aplicación de las TIC en estos ámbitos ayudará a potenciar la industria. En este sentido, estamos desarrollando varios proyectos orientados a perfeccionar distintos procesos que se desarrollan de manera habitual dentro de una planta industrial.
Gafas de realidad mixta para mejorar y fortalecer la interacción entre humanos y máquinas
El diseño conceptual de CEL.IA incluye varias soluciones. Una de las líneas de investigación en las que estamos trabajando es en el desarrollo de sistemas de realidad inmersiva que permitirán la monitorización del estado de máquinas y de las líneas productivas, así como la gestión y el control de las máquinas.
Nuestros esfuerzos se están centrando, por una parte, en fortalecer y mejorar la relación bidireccional entre los sistemas ciber-físicos que hay en la planta y las personas operarias. Este proceso, también denominado Simbiosis Ciber-Física basada en Datos (SCF-D), permite que la máquina y la persona compartan datos en tiempo real para, de este modo, acelerar el proceso de toma de decisiones.
Para hacer posible el intercambio de datos, se usan dispositivos portables (wearables), como gafas o relojes. Se trata de elementos que son fáciles de introducir en el día a día y que desempeñan un papel clave en el futuro del sector industrial de cara a posibilitar la coexistencia entre sistemas virtuales y sistemas del mundo real.
Para que estos sistemas sean eficaces y efectivos, se deben implementar mecanismos de visualización de datos que no interfieran en las labores del día a día. Es decir, que permitan la interacción sin manos con los sistemas ciber-físicos o la consulta priorizada y agregada de datos, obviando todo lo que pueda ser superfluo.
Las gafas de realidad mixta reúnen todos estos requisitos. Mediante cámaras integradas, permite la interacción gestual con las máquinas. Además, es posible incorporar mecanismos de reconocimiento de voz o una interfaz de visualización “holográfica” que se muestra como una capa por encima del mundo real. Por ello, las gafas de realidad mixta son idóneas para visualizar datos clave en realidad inmersiva a través de una representación semiótica e implementar, de este modo, la SCF-D en una planta industrial.
Realidad Extendida y visión artificial para optimizar la interacción con los robots AGV
Además, estamos trabajando en otro de los aspectos relevantes del proyecto CEL.IA. Se trata de la aplicación de tecnologías inmersivas en la planta industrial para mejorar la interacción con los elementos en la planta, concretamente con un robot AGV (Automated Guided Vehicle).
La interacción con robots es esencial en las plantas industriales en las que personas y robots comparten espacio y colaboran en mismos procesos, y en este contexto, existen tres fases principales en la colaboración persona-robot en la industria: el aprendizaje, la optimización y la comunicación.
Nuestra investigación se centra, especialmente, en la comunicación con el robot AGV. Mediante un dispositivo de Realidad Extendida (p.e. gafas o casco), se conseguirá integrar un mecanismo de comunicación con el robot. El objetivo principal es conseguir una comunicación cómoda, basada en gestos, que garantice la seguridad del usuario y permita una comunicación más fluida.
Finalmente, dentro de la línea de trabajo con robot AGV, se está desarrollando una solución más enfocada a aumentar la seguridad y eficiencia de los procesos en planta. Un mecanismo basado en Deep Learning en visión artificial ayudará al robot AGV a detectar e identificar personas y/u obstáculos en su entorno de trabajo. De esta manera, el robot podrá detenerse de manera automática para evitar una colisión y, además, permitirá llevar un control más riguroso de actividades en zonas no autorizadas. Todo ello contribuirá a optimizar el mecanismo de seguridad en la planta y a evitar situaciones de riesgo de manera rápida y eficaz.