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Cómo controlar drones y robots industriales gracias al 5G

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Antonio de la Oliva

Profesor Dr. Ingeniería Telemática en la Universidad Carlos III —

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Las operaciones con drones se caracterizan por su bajo coste, su rapidez, su acceso seguro a zonas peligrosas y sus despliegues flexibles y escalables. Cuando se produce una catástrofe, los aviones no tripulados autónomos pueden utilizarse para recopilar datos en el lugar de forma eficiente y transmitirlos a través de diferentes redes de comunicación.

En el proyecto 5G-DIVE pretendemos mejorar los sistemas de navegación actuales para permitir el tratamiento local de esa información y el control de la trayectoria de los drones, de forma que se pueda modificar de manera dinámica. 5G-DIVE es un proyecto de investigación perteneciente a la segunda fase del marco de colaboración entre la Comisión Europea y Taiwán para el desarrollo de tecnologías 5G.

Esta iniciativa, que coordinamos desde la Universidad Carlos III de Madrid, tiene como objetivo la creación de una plataforma para la provisión de servicios con baja latencia y optimizados gracias a la inteligencia artificial. En el caso de los drones, las aeronaves se integrarán en la plataforma 5G-DIVE, donde procesarán localmente los datos recogidos. Esto permite gestionar la información de forma autónoma.

La conectividad 5G permitirá ejecutar algoritmos de inteligencia artificial en la red, demasiado costosos para ejecutarlos en los drones. De esta manera, los dotamos de una inteligencia superior. Una inteligencia que se encuentra distribuida y separada de los aviones no tripulados, que se limitan a ejecutar las órdenes comandadas por la red.

Esta inteligencia les capacita, además, para procesar imágenes. Una posibilidad muy útil ante una catástrofe y que permite:

  1. Integrar varias imágenes 2D para la creación de un mapa continuo de la zona afectada.
  2. Reconocer patrones de ciertos sucesos, como fuego en edificios o riesgos para vidas humanas.

El proyecto 5G-DIVE

El objetivo del proyecto es construir una red integrada de cómputo utilizando ordenadores y otros dispositivos cercanos a los usuarios (lo que se conoce como computación en la niebla o fog computing), pequeños centros de datos desplegados por el operador y nubes públicas.

Entre los beneficios de este diseño se incluyen:

  • Una baja latencia, debida a que las unidades de computación están próximas al usuario (a diferencia de los servidores remotos).
  • La escalabilidad característica de los sistemas altamente distribuidos.
  • Oportunidad de creación de nuevos modelos de negocio gracias al uso de recursos de cómputo y de red distribuidos en el mismo lugar donde se provee el servicio.

Un centro comercial podría desplegar nodos de cómputo (ordenadores, móviles, etc.) y alquilarlos para el desarrollo de aplicaciones de terceros. Por ejemplo, un servicio de recarga de máquinas de vending a través de una plataforma robótica o el despliegue de servicios para gestionar las ventas y de banca en el centro comercial sin necesidad de infraestructuras externas.

Pero el proyecto no se limita a la creación de esta infraestructura. La extiende con capacidades de inteligencia artificial y de automatización para que la gestión de la infraestructura sea lo más ágil posible.

Aplicaciones en la industria

Uno de los objetivos de la plataforma 5G-DIVE es apoyar a las industrias en las operaciones diarias, la gestión y la automatización de los procesos de negocio.

Una industria vertical, como puede ser el uso de drones para logística, permite automatizar la gestión de la red. Puede pedir a la red una serie de servicios inteligentes basados en datos recopilados in situ y en algoritmos de inferencia o de aprendizaje que la misma red entrenará y proporcionará a la industria vertical.

Uno de los pilares de nuestro proyecto es la validación de la tecnología 5G tanto para el manejo de aeronaves como para el control de robots utilizados en instalaciones industriales y fábricas. Para ello se van a realizar una serie de pilotos en las dependencias de dos industrias verticales en Taiwán.

Aplicaciones de gemelo digital

Un gemelo digital es una copia software de un robot industrial. Comparte datos de sensores y de control, de tal manera que cualquier comportamiento del robot puede ser replicado en tiempo real en el modelo digital y viceversa.

En el proyecto se pretende demostrar el rendimiento 5G en la interconexión de un robot real con su gemelo digital, compartiendo los recursos de computación y el software con el robot.

La plataforma proveerá todas las funciones necesarias para controlar el robot en la infraestructura virtual y para predecir los movimientos del robot mediante inteligencia artificial. La cobertura de la red 5G permitirá el control en tiempo real y una visión remota del estado y el rendimiento del robot sin tener que operar directamente en la máquina física.

Detección de errores en una línea de montaje

Las líneas de montaje en un futuro serán operadas íntegramente por robots, que serán controlados por una nube central o, en este caso, por una plataforma de computación. Los robots no ejecutarán complejas rutinas informáticas para el manejo de sus actividades, sino que todos los algoritmos de control se ejecutarán en una plataforma centralizada.

Esto permite un proceso de optimización y de actualización de los robots mucho más rápido, así como posibilidades de coordinación entre robots clave para el desarrollo futuro de la industria. Un caso interesante dentro de esta visión es el desarrollo de líneas de montaje que sean capaces de vigilar los productos e identificar aquellos que contienen algún defecto. Uno de los pilotos de 5G-DIVE se basa en la detección en la red, mediante inteligencia artificial, de productos que no cumplen un patrón de calidad.

Es importante recalcar que los algoritmos se ejecutan en la red. La línea de montaje enviará vídeos de los elementos que pasan por ella y la red ejecutará algoritmos de detección que no pueden ser ejecutados en la propia línea de montaje. Un papel clave en este piloto es la tecnología 5G. Sin baja latencia en la red, no es posible realizar una detección en tiempo que permita actuar sobre el producto defectuoso.

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Puedes leer el original aquí.The Conversationaquí

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