maxon Story

La mano robótica más precisa y duradera jamás creada

A human hands a rubik's cube to a robot hand, symbolizing innovation and advanced robotics. A man with long hair and a beard holds a robotic arm, showcasing a blend of human and technological innovation.

Cuando Google DeepMind quiso una mano robótica para su último proyecto de aprendizaje automático de IA, recurrió a Shadow Robot. Esta última creación no solo es una de las manos robóticas más precisas y hábiles jamás creadas, sino que es lo suficientemente robusta como para soportar impactos que han destruido diseños anteriores.

A lo largo de la historia de la humanidad, no se puede subestimar el papel desempeñado por las capacidades de nuestras manos. Desde el manejo prehistórico de las herramientas más antiguas hasta la precisión demostrada por los cirujanos modernos, esta destreza se basa en una extremidad que tiene 27 huesos y más de 30 músculos, guiados por quizás el más humano de todos los órganos: el cerebro.

Esta complejidad hace que una mano robótica sea muy difícil de controlar. En el mundo de la robótica, no hay un nivel más alto que las habilidades motoras necesarias para agarrar y manipular objetos con la velocidad y la fuerza precisa. 

Mientras tanto, empresas como Google DeepMind están ampliando los límites de la inteligencia artificial (IA). Están tratando de entender qué pueden aprender las máquinas para ampliar el espectro de posibilidades prácticas y guiar la investigación. Cuando Google DeepMind quiso expandir el aprendizaje automático en el complejo campo de las manos robóticas, se encontraron con un video de uno de esos modelos aprendiendo a completar un cubo de Rubik rápidamente.

A robot playing chess, focused on the board as it strategizes its next move in the game.
A man in a black shirt assembles a robotic hand.
A man at a desk with two monitors, concentrating on his programming tasks.
A human hand is reaching up to a robotic arm, representing the different sizes.
A robotic hand holding a feather, showcasing advanced technology and precision in design.
A maxon's DCX16 motor
A robot playing chess, focused on the board as it strategizes its next move in the game.
A man in a black shirt assembles a robotic hand.

El diseño único de DEX-EE es una innovación clave

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Una mano robótica para el mundo real

Fue la Shadow Hand de Shadow Robot, desarrollada en colaboración con OpenAI, la que impresionó al equipo de Google DeepMind. Pero este nuevo proyecto exigía algo más allá.

Rich Walker, director de Shadow Robot, explica: "Google DeepMind quería una mano robótica capaz de aprender en tareas del mundo real. La mano tendría que ser la más hábil y precisa hasta el momento, pero a diferencia de otros robots que habían probado, necesitaban que sobreviviera incluso cuando se sometía a los impactos que implican las más duras tareas".

Google DeepMind solicitó un gran número de sensores para priorizar la recopilación de datos, por lo que Shadow Robot se dedicó a diseñar una mano con, como dice Rich, "muchos más sensores de los que sería sensato en cualquier otro contexto".

El objetivo era crear una mano robótica con gran destreza, sensibilidad y muy robusta para tareas de aprendizaje del mundo real sin replicar necesariamente la apariencia de una mano humana. Para satisfacer mejor estas necesidades, el diseño se basa en tres dedos robustos y una mano aproximadamente un 50% más grande que una mano humana.

El resultado es DEX-EE, una mano robótica repleta de redes de sensores de alta velocidad que proporcionan datos enriquecidos, como la medición de la posición, la fuerza y la inercial. Esto se incrementa con cientos de canales de detección táctil por dedo, optimizando la sensibilidad a la presión a un nivel vertiginoso, casi similar a una mano humana.

Innovación en los accionamientos

Para ejercer un control preciso sobre la aplicación de la fuerza y accionar el conjunto de articulaciones de la mano, Shadow Robot necesitaba confiar en un accionamiento altamente capaz. Una innovación clave de DEX-EE es su diseño único, que cuenta con un sistema accionado por tendón que utiliza más de un motor DC de maxon por articulación en lugar de un enfoque típico de un motor DC por articulación.

Rich Walker, director de Shadow Robot

«Los motores DC de maxon tienen una larga evolución de fabricación a sus espaldas, y el pedigrí que aportan fue crucial para las exigencias que se impondrían a DEX-EE».

Con cinco motores DC que accionan cuatro articulaciones en cada uno de los tres dedos, este enfoque elimina la holgura, el "juego" que puede producirse cuando se invierte la dirección del movimiento, para optimizar el movimiento controlado. Con un cuidadoso control del motor DC, cada articulación puede imitar el par de torsión  cero, lo que le da a DEX-EE un control de movimiento exquisitamente sensible y la capacidad de manipular objetos delicados sin riesgo.

Para lograr la fiabilidad y el rendimiento que DEX-EE necesitaba, Shadow Robot recurrió a su socio de confianza en accionamientos.

"Los motores maxon tienen una larga evolución de fabricación a sus espaldas, y el pedigrí que aportan era crucial para las exigencias de DEX-EE", dice Rich. "Esto fue especialmente cierto el uso en el mundo real que Google DeepMind estaba buscando".

DEX-EE integra 15 motores de corriente continua DCX16 de maxon que alcanzan ladensidad de par necesaria para que la mano robótica aplique suficiente fuerza a través de los tendones. Esto permite que la mano se mueva con el dinamismo y la fuerza necesarios para acciones como agarrar y sostener. Al mismo tiempo, los motores DC de maxon tenían que ser lo suficientemente compactos como para caber dentro de los límites de la base de cada dedo.

El bobinado sin hierro del motor DC también elimina el cogging, la relativa sacudida generada por los diseños tradicionales de núcleo de hierro. Esto ayuda a lograr un movimiento suave y controlado, esencial para que DEX-EE alcance niveles exactos de precisión para las tareas más delicadas. Las altas tolerancias en el diseño y la fabricación y los materiales de primera calidad garantizan un funcionamiento silencioso y logran una alta durabilidad.

DEX-EE se prueba a fondo

El futuro de las manos robóticas

Más de 1.000 horas de pruebas garantizaron el rendimiento y la fiabilidad de DEX-EE. Esto incluyó la simulación de un proceso conocido como aprendizaje de políticas, donde una IA explora cómo lograr una tarea de manera efectiva mediante movimientos aleatorios repetidos, que también causan estrés mecánico. El equipo de Shadow Robot también sometió a DEX-EE a un alto grado de pruebas de impacto y choque con pistones y diversas herramientas.

Google DeepMind ya ha publicado una investigación que muestra las capacidades de DEX-EE, incluido un video que demuestra la capacidad de la mano robótica para manipular y enchufar un conector dentro de un espacio de trabajo reducido lo suficientemente estrecho alrededor de la mano del robot para forzar impactos cuando la mano se mueve.  Esta tarea pone de manifiesto la robustez de DEX-EE, demostrando cómo puede resistir colisiones repetidas contra las paredes del espacio de trabajo sin dejar de completar la tarea.

"Google DeepMind está utilizando DEX-EE como una plataforma de investigación para estudiar el aprendizaje en entornos del mundo real, y la robustez y precisión de la mano le permiten interactuar con objetos de maneras que dañarían a los robots tradicionales", dice Rich.

DEX-EE también está ahora disponible como plataforma de investigación para organizaciones más grandes. Si bien la creación de Shadow Robot se ha desarrollado para mejorar nuestra comprensión del aprendizaje automático en entornos cotidianos, Rich cree que la compleja tecnología de la mano robótica se integrará cada vez más en la vida diaria del futuro. A medida que la tecnología se normalice, el director de Shadow Robot dice que la etiqueta de "robot" podría comenzar a desvanecerse a medida que los dispositivos se vuelvan comunes.

"En el futuro, las personas que trabajan en robótica desarrollarán dispositivos que usamos todos los días. En esa etapa, ya no lo llamaremos un 'robot'. Entonces, es posible que nuestras percepciones ya no sean tan emocionantes como nuestras ideas actuales de lo que debería ser un robot, pero en realidad, estos dispositivos podrían ser mucho más útiles para la humanidad de lo que habíamos imaginado en un principio". 

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