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El procesamiento automatizado de textiles y, por lo tanto, la producci\u00f3n controlada por robots se encuentran entre las grandes visiones de Industry 4.0 en la industria de la confecci\u00f3n. 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.<\/p>\n
Investigadores del Instituto de Rob\u00f3tica de la Universidad Carnegie Mellon de EE. UU. en Pittsburgh ahora se han acercado un paso m\u00e1s a la meta y han desarrollado un robot que puede usar el aprendizaje autom\u00e1tico y los \u00faltimos sensores para sujetar capas individuales de tela. El robot utiliza un sensor t\u00e1ctil llamado “ReSkin” y un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico simple conocido como clasificador. La mayor\u00eda de los intentos de ense\u00f1ar a los robots c\u00f3mo manejar telas se basan en el uso de c\u00e1maras que solo recopilan datos visuales. Sin embargo, los datos visuales proporcionan muy poca informaci\u00f3n sobre el tipo de sustancia y c\u00f3mo manipularla. Otra ventaja del sensor t\u00e1ctil, que est\u00e1 integrado en las pinzas de agarre, es que se pueden eliminar factores perturbadores como la luz y los patrones.<\/p>\n
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 \u00e1reas de aplicaci\u00f3n. Capaz de recopilar datos t\u00e1ctiles, ReSkin puede mejorar el sentido del tacto en rob\u00f3tica general, dispositivos port\u00e1tiles, ropa inteligente e inteligencia artificial.<\/p>\n<\/div>\n