MASTERCLASS
Una Masterclass es una oportunidad excepcional para sumergirse en un tema específico bajo la tutela de un experto destacado, con el objetivo de adquirir conocimientos avanzados y habilidades especializadas. En estas Jornadas podremos disfrutar de una de estas Mastesclass, relacionada con una herramienta ampliamente empleada en el ámbito de la automática como es MATLAB y centrada en la inteligencia artificial aplicada a la robótica.
Inteligencia Artificial Aplicada a Robótica
Ponente
Jennifer J. Gago Muñoz
Ingeniera en MathWorks
Biografía
Jennifer J. Gago es Ingeniera en el grupo académico de MathWorks, especializada en el área de robótica y automatización, y encargada de aportar soluciones a profesores e investigadores para incluir en sus actividades el pensamiento computacional y el diseño basado en modelos. Antes de empezar a trabajar en MathWorks en 2019, trabajó en el área de Investigación en Industria, con sistemas de radiografía portátiles en Siemens Healthineers; y en Academia, con manipuladores robóticos y redes neuronales para la representación de Lengua de Signos mediante robots humanoides en RoboticsLab. Jennifer es Ingeniera en Tecnologías Industriales, especializada en Electrónica y Automatización, con Maestría en Robótica y Automatización por la Universidad Carlos III de Madrid.
Resumen
En el dinámico campo de la robótica, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando cómo interactuamos y diseñamos robots. En esta charla profundizamos en cómo aplicar la IA para el desarrollo de la robótica, incluyendo interacciones entre humanos y robots con ChatGPT, algoritmos de percepción, y la planificación del movimiento y el control. Veremos cómo las aplicaciones de IA en robótica se han expandido a la identificación de objetos, la estimación de ubicaciones y la planificación de movimientos. Obtén información sobre las aplicaciones de robótica habilitadas por IA en diversas industrias, como manufactura, plantas de energía y almacenamiento. Con MATLAB y Simulink, puedes diseñar, probar e implementar aplicaciones de IA para robots colaborativos inteligentes (cobots), robots móviles autónomos (AMR), UAVs u otros sistemas robóticos. Descubre cómo reducir el tiempo de desarrollo y comercialización aprovechando el diseño basado en modelos para implementar IA en robótica y sistemas autónomos.
Aspectos clave
- Control IA de robots con chatbots de como ChatGPT y Bard
- Reducción del esfuerzo manual con etiquetado automático de datos
- Detección y clasificación de objetos mediante Deep Learning para aplicaciones de robótica
- Planificación de movimiento utilizando Deep Learning para rnombreutas eficientes en escenarios complejos y mayor velocidad de planificación
- Control del movimiento del robot mediante Reinforcement Learning
- Implementación de algoritmos de aprendizaje profundo como nodos ROS optimizados para CUDA