El Robot de Soldadura que se Enseña a Sí Mismo el Camino Perfecto

Puntos clave

• Path Robotics, con sede en Columbus, Ohio, utiliza IA y cámaras en tiempo real para guiar automáticamente robots de soldadura por la trayectoria correcta de la antorcha.
• La empresa está desplegando Spot, un robot cuadrúpedo de Boston Dynamics, en trabajos de soldadura móvil dentro de instalaciones de construcción naval.
• Andy Lonsberry, cofundador y CEO de Path Robotics, habló sobre la tecnología en el episodio 252 del podcast The Robot Report.
• Michael Yip, profesor asistente de la Universidad de California San Diego, está aplicando ideas similares de planificación de movimientos con IA a robots quirúrgicos.

Soldar el casco de un barco es un trabajo brutal y especializado. Si sostienes la antorcha de forma incorrecta durante un segundo, la unión falla. Entrena a un soldador humano durante años y aún podría jubilarse antes de que termines el dique seco.

Path Robotics cree que la IA puede hacerlo mejor y más rápido.

La empresa de Columbus, Ohio ha construido un sistema que observa una soldadura en tiempo real utilizando visión por computadora (cámaras emparejadas con software que interpreta lo que la cámara ve) y luego dirige el brazo robot por la mejor trayectoria posible. Sin rutas preprogramadas. El robot lee el metal y se ajusta sobre la marcha.

Andy Lonsberry, cofundador y CEO de Path Robotics, explicó el desafío en un episodio reciente del podcast The Robot Report. Configurar un robot de soldadura tradicional es tedioso y frágil: cambia ligeramente la pieza y frecuentemente tienes que reprogramar toda la secuencia. El enfoque de Path utiliza lo que Lonsberry llama "IA física", es decir, software que razona sobre el mundo físico real y desordenado en lugar de un modelo digital ordenado.

El resultado es un sistema que puede manejar variaciones. El metal real se deforma. Las soldaduras reales tienen huecos. El robot lo ve y compensa.

¿Qué significa esto para los trabajadores y las fábricas?

Para los dueños de fábricas, significa tiempos de configuración más cortos y menos soldaduras rechazadas. Para los soldadores especializados, el panorama es más complicado. Automatizar los pasos repetitivos y peligrosos podría liberar a los humanos para trabajos de inspección y acabado, aunque también reducirá la demanda de roles de soldadura a nivel de entrada con el tiempo.

Path ahora se está adentrado en la construcción naval, uno de los entornos de manufactura más difíciles que existen. Los barcos son enormes, el trabajo es sucio y la geometría cambia constantemente. La empresa está utilizando Spot, el robot cuadrúpedo de Boston Dynamics que puede subir escaleras y cruzar terreno irregular, como plataforma móvil para transportar equipos de soldadura por el piso de un astillero. Un robot con ruedas se quedaría atrapado. Spot sigue moviéndose.

También en el podcast, Michael Yip, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en UC San Diego, describió la aplicación de la misma familia de ideas, aprendizaje profundo (IA entrenada con enormes cantidades de datos) y aprendizaje reforzado (IA que mejora por prueba y error), a robots quirúrgicos. Su laboratorio en el Advanced Robotics and Controls Laboratory está trabajando en robots que pueden asistir o automatizar partes de procedimientos quirúrgicos.

Dos quirófanos muy diferentes. Un piso de fábrica, un hospital. La misma pregunta fundamental: ¿puede una IA aprender a moverse con la precisión suficiente, en un entorno impredecible, para ser confiable en trabajos de alto riesgo?

Path Robotics dice que sí, al menos en el astillero. El lado quirúrgico está más lejano. Pero el progreso en ambos frentes se está moviendo más rápido de lo que la mayoría de las personas fuera del campo se dan cuenta.