Inteligencia Artificial aplicada a Robótica Móvil Centro de Altos Estudios en Tecnologías Informáticas Prof. Ing. Néstor Adrián Balich

Presentación del tema: "Inteligencia Artificial aplicada a Robótica Móvil Centro de Altos Estudios en Tecnologías Informáticas Prof. Ing. Néstor Adrián Balich"— Transcripción de la presentación:

1 Inteligencia Artificial aplicada a Robótica Móvil Centro de Altos Estudios en Tecnologías Informáticas Prof. Ing. Néstor Adrián Balich Nestor.Balich@UAI.edu.ar Universidad Abierta Interamericana Facultad de tecnología informática

2 Que es un Robot? Un robot es un ente que puede realizar una tarea basado en tres niveles “Razonar, Actuar y Sensar”

3 Razonar Sensar Actuar Triangulo del ciclo robótico

4 Sensar Razonar Actuar Sentidos Es la manera en que el robot toma conocimiento de su estado y la relación con el entorno que lo rodea.

5 Sensar Razonar Actuar Acciones Medio por el cual realiza una acción Motor Eléctrico Neumático Mecánico Otros

6 Problemas Físicos Mecánicos Electrónicos Poder de Procesamiento Baterías Otros Sensar Actuar

7 ¿Razonar? Razonar: En este nivel agrupamos el proceso por el cual el robot puede llegar a realizar una acción (actuar). Para ello necesita de un conocimiento interno de su estado y externo de su relación con el contexto (Sensar). Es el cómo realizar una acción y cuando realizarla (Razonar). Razonar

8 Se puede lograr mediante: Un programa (algoritmo) Un conjunto de componentes electrónicos (compuertas lógica, transistores) Secuenciamiento mecánico Conjunción de los anteriores y otros métodos menos conocidos ej: biológicos. Razonar

9 Inteligencia Artificial Busca la creación de programas que imiten el comportamiento y la comprensión humana. Capaz de aprender, reconocer y resolver problemas. Su objetivo final es dotar a un sistema computacional de las habilidades necesarias de inteligencia que permitan igualar a un ser humano realizando la misma tarea. Definición tradicional desde el software

10 Inteligencia Artificial Busca la creación de programas que realicen una tarea sin basarse en un modelo en particular de Inteligencia. Capaces de aprender, reconocer y resolver problemas. Su objetivo final es dotar a un sistema computacional de las habilidades necesarias de inteligencia que permitan igualar su desempeño a un ser humano realizando la misma tarea. Inteligencia Computacional

11 Construir Robots. Interacción con el mundo físicos. Capaces de aprender, reconocer y resolver problemas. Considerar organismos vivos. Considerar aspectos de la interrelación hombre máquinas Nuevos elementos a considerar

12 Inteligencia Computacional  Analizar  Comprender  Reproducir  Comportamientos biológicos (con millones de años de evolución). BIONICA Inteligencia Animal Seres Vivos

13 Inteligencia Computacional  Interfaces naturales Una vuelta a lo básico, menos botones.  Diseño no basado en la función Visión tradicional.  Diseño universal Un perro interactúa con todos. No ser expertos en software.  Comportamiento Inteligente(Robot). DISEÑO Considerar aspectos de la interrelación hombre máquinas

14 Inteligencia Computacional Comportamiento Inteligente (Robot). Sentimientos transmitidos. Ejemplo clásico: Los objetos no tienen color, el color se construye en nosotros. Color + Luz + Receptor Se construye en nuestra mente

15 Inteligencia Computacional  Algoritmos genéticos  Comportamiento emergente  Agentes de software  Redes neuronales  Sistemas Expertos  Cyborg (Biología y computadoras, organismos cibernéticos) Algunas formas de conseguir IC

16 Navegación Trabajo grupal Colaboración Fútbol Robot

17 Mirar Pelota Ir a Pelota

18 Computación distribuida Arquero Vertical  Programas independientes (Agentes de software)  Unidad de comunicación individual  Comportamiento emergente  Hormigas  Aves  Director encubierto

19 Computación distribuida Arquero Vertical Equipo pyB

20 Hexapo 4 - http://www.micromagicsystems.com UAIBOT Procesamiento imágenes

21 Arquero Vertical  Visión del robot  Procesado de voz  Python (lenguaje open)  Patrones de seguimiento de imágenes  Análisis de patrón de cambio (movimiento) Procesamiento imágenes

22

23 Inteligencia Computacional Robot Personales

24 2005 – NOAA - NASA wingspan 30.5 meters length 2.4 meters weight 245 kilograms cruise speed 57 KPH service ceiling 21,000 meters endurance indefinite (in principle) Robot Autónomos

25 DARPA: Stanford 2005 ( 241Km ) MARS: Pathfinder y Robers

26 Interacción Social KIVA SYSTEM 2010

27 ¡ Gracias por su atención ! LRF – Laboratorio de Robótica Física Email: Néstor.Balich@UAI.edu.ar www.neorobotic.com