17/ENE/2022

Algoritmos inteligentes para resolver problemas de latencia y precisión en la robótica industrial

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La digitalización y robotización que caracterizan la cuarta revolución industrial implica afrontar importantes retos tecnológicos en las fábricas para conseguir una adecuada interoperabilidad de toda la maquinaria, manteniendo la seguridad de los procesos, minimizando los retardos en las comunicaciones (latencia) y mejorando la precisión y la calidad del servicio. Todos estos objetivos persigue la tesis que ha defendido en la UPCT Marouane Salhaoui, cuya investigación doctoral se ha realizado en régimen de cotutela entre la Politécnica de Cartagena y su homóloga de Tánger, la Universidad Abdelmalek Essadi.

“Las plataformas industriales inteligentes requieren múltiples procesos sincronizados que exigen una baja latencia y una mayor fiabilidad para lograr el rendimiento necesario y decidir con rapidez y seguridad”, explica el nuevo doctor. “Una de las soluciones para superar los retos de la latencia y la interoperabilidad es la arquitectura basada en la niebla/borde (fog/edge), que extiende la computación y el almacenamiento al borde de la red y presenta una herramienta eficaz para integrar nuevos sistemas complejos de procesamiento interconectados”, añade.

La tesis propone un enfoque novedoso para resolver los problemas de latencia mediante el despliegue de servicios de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) en los que las herramientas en la Nube únicamente intervienen cuando se requiere un procesamiento adicional, reduciendo significativamente la latencia y el coste de enviar a Internet todos los datos a procesar y permitiendo la ejecución de servicios inteligentes distribuidos, de baja latencia y fiables.

“La principal ventaja de los enfoques propuestos es la integración de los servicios en la nube en un lazo de control para mejorar la toma de decisiones de una plataforma y el rendimiento de un sistema de control industrial”, explican los directores de la tesis, Antonio Guerrero y Francisco Ortiz, de la UPCT, y Mounir Arioua y Ahmed El Oualkadi, de la universidad marroquí.

Los investigadores también proponen utilizar un dron para ayudar a mejorar la capacidad de monitorización y para encontrar y rastrear objetos estacionarios y móviles en la planta industrial, así como el uso de un algoritmo inteligente para seleccionar la tecnología adecuada para el escenario a vigilar. La tesis tiene asimismo aplicaciones para vehículos submarinos autónomos.

“Resulta crucial decidir cuál es la mejor fuente de inteligencia artificial que debe utilizarse para alcanzar los objetivos especificados en cada escenario en tiempo real. Los algoritmos inteligentes propuestos ofrecen un compromiso entre latencia y precisión”, concluye el ya doctor Marouane Salhaoui. Como él, otros dos investigadores marroquíes realizan tesis cotuteladas entre la UPCT y la Universidad Abdelmalek Essaadi (ENSA Tánger).




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