SISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOS PARA EJECUTAR MISIONES DE BÚSQUEDA Y RECONOCIMIENTO

Resumen

Los Sistemas Inteligentes Autónomos - SIA utilizan Inteligencia Artificial – IA para aprender de su entorno y planificar sus acciones a partir de las reacciones obtenidas del medio en el cual se desenvuelven. Un SIA puede ser robot virtual –bot- que entabla conversaciones con seres humanos o con otros bots, aprende de estas conversaciones y ejecuta acciones al respecto, tal como realizar una inversión financiera o contrarrestar un ciberataque. Un robot físico también es un SIA, ya que utiliza sensores para captar información de su medio, aprende de dicha información y toma decisiones, tal como un dron diseñado para entregar paquetes o un vehículo terrestre autónomo.  El desarrollo de SIA supone la integración de diversas tecnologías, como robótica, inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, sistemas embebidos, sensórica, aplicaciones móviles, visión artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural – PLN.

El Semillero de Investigación en SIA de la Universidad El Bosque, ha venido trabajando en diversos proyectos enfocados en atender necesidades en diversas comunidades: bots conversacionales para psico-educación en la población infantil, drones inteligentes autónomos como herramienta para el control del distanciamiento social a propósito de la pandemia del COVID-19 y, recientemente, el desarrollo de un prototipo de vehículo terrestre con capacidades de visión artificial, navegación autónoma y ejecución de comandos de voz; el artefacto permite ejecutar diversas misiones de búsqueda y reconocimiento y sus aplicaciones varían en un amplio rango, sirviendo como juguete didáctico en entornos de aprendizaje, exploración de ambientes inhóspitos o de difícil acceso y control de cultivos, solo para citar algunos ejemplos.

Para el desarrollo del prototipo de vehículo, se han integrado múltiples tecnologías de hardware y software: una tarjeta Raspberry Pi® 4 permite controlar los subsistemas de visión y movimiento. El acelerador USB Google Coral permite ejecutar con mayor velocidad diversos algoritmos de inteligencia artificial, mejorando considerablemente el desempeño de la tarjeta Raspberry. En cuanto al software, se ha adoptado Python 3® como lenguaje de programación y la poderosa librería TensorFlow®, la cual permite la implementación de los algoritmos YOLO -You Only Look Once- el cual permite el reconocimiento de objetos en tiempo real y el algoritmo SLAM -Simultaneous Localization And Mapping- el cual permite que el vehículo explore su entorno de forma autónoma. Actualmente el equipo trabaja en el subsistema de reconocimiento de comandos de voz.

Desde el punto de vista académico, el desarrollo de SIA constituye un claro ejemplo de cómo la educación STEM -Science, Technology, Engineering and Math- integrada con el modelo pedagógico de la Universidad El Bosque, conocido como Aprendizaje Significativo, permite potenciar las capacidades de los estudiantes a nivel individual y en equipo, a la vez que se estimula la innovación y el emprendimiento de base tecnológica. Se espera que los futuros profesionales tengan los conocimientos y habilidades para transformar positivamente los hábitos y creencias del entorno social y productivo a través del desarrollo y la transferencia efectiva de artefactos tecnológicos basados en Inteligencia Artificial.