El procesamiento automatizado de textiles y, por lo tanto, la producción controlada por robots se encuentran entre las grandes visiones de Industry 4.0 en la industria de la confección. Sin embargo, hasta ahora, la idea de poder agarrar e incluso procesar materiales tan flexibles, livianos y diferentes como los textiles ha fracasado debido a las habilidades de los robots.
Investigadores del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon de EE. UU. en Pittsburgh ahora se han acercado un paso más a la meta y han desarrollado un robot que puede usar el aprendizaje automático y los últimos sensores para sujetar capas individuales de tela. El robot utiliza un sensor táctil llamado “ReSkin” y un algoritmo de aprendizaje automático simple conocido como clasificador. La mayoría de los intentos de enseñar a los robots cómo manejar telas se basan en el uso de cámaras que solo recopilan datos visuales. Sin embargo, los datos visuales proporcionan muy poca información sobre el tipo de sustancia y cómo manipularla. Otra ventaja del sensor táctil, que está integrado en las pinzas de agarre, es que se pueden eliminar factores perturbadores como la luz y los patrones.
La Universidad Carnegie Mellon y el grupo de redes sociales Meta AI han investigado conjuntamente ReSkin, y su uso en la industria textil es solo una de las muchas posibles áreas de aplicación. Capaz de recopilar datos táctiles, ReSkin puede mejorar el sentido del tacto en robótica general, dispositivos portátiles, ropa inteligente e inteligencia artificial.
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