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Nanotecnología

Representación animada de unnanotubo de carbono.

La nanotecnología es la manipulación de la materia a escala nanométrica. La más temprana y difundida descripción de la nanotecnología^1 2 se refiere a la meta tecnológica particular de manipular en forma precisa los átomos y moléculas para la fabricación de productos a macroescala, ahora también referida como nanotecnología molecular. Subsecuentemente una descripción más generalizada de la nanotecnología fue establecida por la Iniciativa Nanotecnológica Nacional, la que define la nanotecnología como la manipulación de la materia con al menos una dimensión del tamaño de entre 1 a 100 nanómetros. Esta definición refleja el hecho de que los efectos mecánica cuántica son importantes a esta escala del dominio cuántico y, así, la definición cambió desde una meta tecnológica particular a una categoría de investigación incluyendo todos los tipos de investigación y tecnologías que tienen que ver con las propiedades especiales de la materia que ocurren bajo cierto umbral de tamaño. Es común el uso de la forma plural de "nanotecnologías" así como "tecnologías de nanoescala" para referirse al amplio rango de investigaciones y aplicaciones cuyo tema en común es su tamaño. Debido a la variedad de potenciales aplicaciones (incluyendo aplicaciones industriales y militares), los gobiernos han invertido miles de millones de dólares en investigación de la nanotecnología. A través de su Iniciativa Nanotecnológica Nacional, Estados Unidos ha invertido 3,7 mil millones de dólares. La Unión Europea ha invertido^{[cita requerida]} 1,2 mil millones y Japón750 millones de dólares.³

Nano es un prefijo griego que indica una medida (10^-9 = 0,000 000 001), no un objeto; de manera que la nanotecnología se caracteriza por ser un campo esencialmente multidisciplinar, y cohesionado exclusivamente por la escala de la materia con la que trabaja.

La nanotecnología definida por el tamaño es naturalmente un campo muy amplio, que incluye diferentes disciplinas de la ciencia tan diversas como la ciencia de superficies,química orgánica, biología molecular, física de los semiconductores, microfabricación, etc.⁴ Las investigaciones y aplicaciones asociadas son igualmente diversas, yendo desde extensiones de la física de los dispositivos a nuevas aproximaciones completamente nuevas basadas en el autoensamblaje molecular, desde el desarrollo de nuevos materiales con dimensiones en la nanoescalas al control directo de la materia a escala atómica.

Actualmente los científicos están debatiendo el futuro de las implicaciones de la nanotecnología. La nanotecnología puede ser capaz de crear nuevos materiales y dispositivos con un vasto alcance de aplicaciones, tales como en la medicina, electrónica, biomateriales y la producción de energía. Por otra parte, la nanotecnología hace surgir las mismas preocupaciones que cualquier nueva tecnología, incluyendo preocupaciones acerca de la toxicidad y el impacto ambiental de los nanomateriales,⁵ y sus potenciales efectos en la economía global, así como especulaciones acerca de varios escenarios apocalípticos. Estas preocupaciones han llevado al debate entre varios grupos de defensa y gobiernos sobre si se requieren regulaciones especiales para la nanotecnología.

Robótica Cuantica

 La computación cuántica permitirá crear potentes ordenadores, pero también robots mucho más inteligentes y creativos que los clásicos. Así lo asegura un estudio de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y de Austria, que han confirmado como las herramientas cuánticas ayudan a los robots a aprender y responder mucho más rápido a los estímulos de su entorno.

La mecánica cuántica ha revolucionado el mundo de las comunicaciones y los ordenadores por la introducción de algoritmos mucho más veloces y seguros en la transferencia de información. Ahora investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y la Universidad de Innsbruck (Austria) publican un trabajo en la revista Physical Review X donde aseguran que sus mismas herramientas se pueden aplicar a los robots, los autómatas y demás agentes que usa la Inteligencia Artificial (IA).

Los robots cuánticos se adaptan a situaciones donde los clásicos no terminan los procesos de aprendizaje y respuesta

Por primera vez demuestran que las máquinas cuánticas pueden responder de forma óptima y más rápida a la hora de actuar frente al entorno que las rodea. En concreto, que se adaptan a situaciones donde las clásicas, más lentas, no llegan a terminar los procesos de aprendizaje y respuesta.

“En el caso de entornos muy exigentes e ‘impacientes’, el resultado es que el robot cuántico puede adaptarse y sobrevivir, mientras que el robot clásico está destinado a desfallecer”, explican G. Davide Paparo y Miguel A. Martín-Delgado, los dos investigadores de la UCM que han participado en el estudio.

Un robot cuántico puede ser más rápido y eficaz que uno clásico en entornos muy exigentes. 

Su trabajo teórico se ha centrado en acelerar de forma cuántica uno de los puntos más difíciles de resolver en informática: el aprendizaje robótico (machine learning, en inglés), que se utiliza para elaborar modelos y predicciones muy precisas. Se aplican, por ejemplo, para conocer la evolución del clima, las enfermedades o en el desarrollo de los motores de búsqueda por internet.

Robots cuánticos más creativos

“Construir un modelo es realmente un acto creativo, pero los ordenadores clásicos no son buenos en esto –dice Martin-Delgado–. Ahí es donde entra en juego la computación cuántica. Las ganancias que aporta no son solo cuantitativas en cuanto a mayor velocidad, también cualitativas, al adaptarse mejor a entornos donde el agente clásico no sobrevive. Es decir, los robots cuánticos son más creativos”.

Los autores valoran así el alcance de su estudio: “Significa un paso adelante hacia el objetivo más ambicioso de la inteligencia artificial: la creación de un robot que tenga inteligencia y creatividad, y que no esté diseñado para tareas específicas”.

Este trabajo se enmarca dentro de una disciplina nueva, la denominada ‘inteligencia artificial cuántica’ (Quantum AI), un ámbito en el que la compañía Google ha comenzado a invertir millones de dólares mediante la creación de un laboratorio especializado en colaboración con la NASA.

El mercado de la robótica y las perspectivas futuras

as ventas anuales para robots industriales han ido creciendo en Estados Unidos a razón del 25% de acuerdo a estadísticas del año 1981 a 1992. El incremento de ésta tasa se debe a factores muy diversos. En primer lugar, hay más personas en la industria que tienen conocimiento de la tecnología y de su potencial para sus aplicaciones de utilidad. En segundo lugar, la tecnología de la robótica mejorará en los próximos años de manera que hará a los robots más amistosos con el usuario, más fáciles de interconectar con otro hardware y más sencillos de instalar.

En tercer lugar, que crece el mercado, son previsibles economías de escala en la producción de robots para proporcionar una reducción en el precio unitario, lo que haría los proyectos de aplicaciones de robots más fáciles de justificar. En cuarto lugar se espera que el mercado de la robótica sufra una expansión más allá de las grandes empresas, que ha sido el cliente tradicional para ésta tecnología, y llegue a las empresas de tamaño mediano, pequeño y por que no; las microempresas. Estas circunstancias darán un notable incremento en las bases de clientes para los robots.

La robótica es una tecnología con futuro y también para el futuro. Si continúan las tendencias actuales, y si algunos de los estudios de investigación en el laboratorio actualmente en curso se convierten finalmente en una tecnología factible, los robots del futuro serán unidades móviles con uno o más brazos, capacidades de sensores múltiples y con la misma potencia de procesamiento de datos y de cálculo que las grandes computadoras actuales. Serán capaces de responder a ordenes dadas con voz humana. Así mismo serán capaces de recibir instrucciones generales y traducirlas, con el uso de la inteligencia artificial en un conjunto específico de acciones requeridas para llevarlas a cabo. Podrán ver, oír, palpar, aplicar una fuerza media con precisión a un objeto y desplazarse por sus propios medios.

En resumen, los futuros robots tendrían muchos de los atributos de los seres humanos. Es difícil pensar que los robots llegarán a sustituir a los seres humanos en el sentido de la obra de Carel Kapek, Robots Universales de Rossum. Por el contrario, la robótica es una tecnología que solo puede destinarse al beneficio de la humanidad. Sin embargo, como otras tecnologías, hay peligros potenciales implicados y deben establecerse salvaguardas para no permitir su uso pernicioso.

El paso del presente al futuro exigirá mucho trabajo de ingeniería mecánica, ingeniería electrónica, informática, ingeniería industrial, tecnología de materiales, ingenierías de sistemas de fabricación y ciencias sociales. 18. Proyecto quetzalcoatl Introducción

La Sociedad actual se encuentra inmersa en una Revolución Tecnológica, producto de la invención del transistor semiconductor en 1951 ( fecha en la que salió al mercado ). Este acontecimiento ha provocado cambios trascendentales así como radicales en los ámbitos sociales, económicos, y políticos del orbe mundial.

Ésta Revolución da origen a un gran número de ciencias multidiciplinarias; este es el caso de la Robótica.La Robótica es una ciencia que surge a finales de la década de los 50´s, y que a pesar de ser una ciencia relativamente nueva, ha demostrado ser un importante motor para el avance tecnológico en todos los ámbitos ( Industria de manufactura, ciencia, medicina, industria espacial; etc.), lo que genera expectativas muy interesantes para un tiempo no muy lejano.

Sin embargo es en la Industria de Manufactura donde la Robótica encuentra un campo de aplicación muy amplio, su función es la de suplir la mano de obra del Hombre en aquellos trabajos en los que las condiciones no son las óptimas para este ( minas, plantas nucleares, el fondo del mar; etc.), en trabajos muy repetitivos y en inumerables acciones de trabajo.

Debido al alto costo que representa el automatizar y robotizar un proceso de producción, la tendencia actual en Robótica es la investigación de microrobots y robots móviles autónomos con un cierto grado de inteligencia, este último es el campo en el que se basa este proyecto de investigación.

Por lo anteriormente expuesto se explica la necesidad y la importancia de que Institutos de Investigación, Centros Tecnológicos, la Industria Privada en coordinación con las Universidades se den a la tarea de destinar recursos tanto económicos y humanos para aliviar el rezago tecnológico que el país padece.

Cabe hacer mención que este proyecto fue financiado por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN (CINVESTAV). ¿ QUE ES UN ROBOT ?

Un robot puede ser visto en diferentes niveles de sofisticación, depende de la perspectiva con que se mire. Un técnico en mantenimiento puede ver un robot como una colección de componentes mecánicos y electrónicos; por su parte un ingeniero en sistemas puede pensar que un robot es una colección de subsistemas interrelacionados; un programador en cambio, simplemente lo ve como una máquina ha ser programada; por otro lado para un ingeniero de manufactura es una máquina capaz de realizar un tarea específica. En contraste, un científico puede pensar que un robot es un mecanismo el cuál él construye para probar una hipótesis.

Un robot puede ser descompuesto en un conjunto de subsistemas funcionales: procesos, planeación, control, sensores, sistemas eléctricos, y sistemas mecánicos. El subsistema de Software es una parte implícita de los subsistemas de sensores, planeación, y control; que integra todos los subsistemas como un todo.

En la actualidad, muchas de las funciones llevadas acabo por los subsistemas son realizadas manualmente, o de una forma off-line, pero en un futuro las investigaciones en estos campos permitirán la automatización de dichas tareas.

El Subsistema de Procesos incluye las tareas que lleva acabo el robot, el medio ambiente en el cual es colocado, y la interacción entre este y el robot. Este es el dominio de la ingeniería aplicada. Antes de que un robot pueda realizar una tarea, ésta debe ser buscada dentro de una secuencia de pasos que el robot pueda ejecutar. La tarea de búsqueda es llevada acabo por el Subsistema de Planeación, el cuál incluye los modelos de procesos inteligentes, percepción y planeación. En el modelo de procesos, los datos que se obtienen de una variedad de sensores son fusionados (Integración Sensorial) con modelos matemáticos de las tareas para formar un modelo del mundo. Al usar este modelo de mundo, el proceso de percepción selecciona la estrategia para ejecutar la tarea. Estas estrategias son convertidas dentro de los programas de control de el robot durante el proceso de planeación.

Estos programas son ejecutados por el Subsistema de Control; en este subsistema, los comandos de alto nivel son convertidos en referencias para actuadores físicos, los valores retroalimentados son comparados contra estas referencias, y los algoritmos de control estabilizan el movimiento de los elementos físicos.

Al realizar ésta tarea los mecanismos son modelados, el proceso es modelado, la ganancia de lazo cerrado puede ser adaptada, y los valores medidos son utilizados para actualizar los procesos y los modelos de los mecanismos.

Desde el subsistema de control se alimentan las referencias de los actuadores al Subsistema Eléctrico el cuál incluye todos los controles eléctricos de los actuadores. Los actuadores hidráulicos y neumáticos son usualmente manejados por electroválvulas controladas. También, este subsistema contiene computadoras, interfaces, y fuentes de alimentación. Los actuadores manejan los mecanismos en el Subsistema Mecánico para operar en el medio ambiente, esto es, realizar una tarea determinada. Los parámetros dentro del robot y del medio ambiente son monitoreados por el Subsistema de Sensores; ésta información sensórica se utiliza como retroalimentación en las ganancias de lazo cerrado para detectar potencialmente las situaciones peligrosas, para verificar que las tareas se realizan correctamente, y para construir un modelo del mundo.

VEHÍCULOS

La mayoría de los robots usan ya sea ruedas o extremidades para moverse. Estas son usualmente montadas sobre una base para formar un vehículo, también se montan sobre ésta base, el equipo y los accesorios que realizan otras funciones. Los robots más versátiles son los robots "serpentina"; llamados así por que su locomoción se inspira en el movimiento de las serpientes; se pueden utilizar en terrenos subterráneos y de espacios reducidos, donde el hombre no tiene acceso y el medio ambiente no es el más propicio, como en las minas, túneles y ductos.

Algunos robots móviles tienen brazos manipuladores, esto es debido a sus funciones, y por otro lado la problemática de carecer de brazos idóneos; que tienen que ser pequeños, fuertes, eficientes y baratos. Un problema al cuál se enfrentan los diseñadores de robots, es la generación y almacenado de la energía; los cordones restringen el movimiento pero proveen energía ilimitada.

En contraste los robots con libre movimiento son limitados por su cantidad de energía que puedan almacenar y requieren de comunicación inalámbrica.

En la medida que los robots sean más sofisticados, serán utilizados en un mayor número de aplicaciones, muchas de las cuáles requieren movilidad. En algunas aplicaciones industriales, la necesidad de movilidad es eliminada por la construcción de células de trabajo alrededor del robot, de ésta manera un robot fijo puede dar servicio a varias máquinas. En estos sistemas de manufactura flexible (SMF) las partes son llevadas de una célula de trabajo a otra por vehículos autómatas. En ocasiones para limitar el movimiento del robot se monta sobre rieles para así llegar hasta las células de trabajo con menos complicaciones.

La movilidad es usualmente llevada acabo mediante ruedas, rieles ó extremidades. Los robots con extremidades pueden andar en terrenos más rugosos que los robot con rodado, pero el problema de control es más complejo. Los robots pueden alcanzar movilidad volando. Algunos se deslizan ligeramente sobre al tierra sobre conductos de aire; otros usan levitación magnética, para lo que se requieren superficies especialmente preparadas.

Los robots diseñados para usos en el espacio exterior no son afectados por la gravedad; se elimina el problema de levitación, pero se incrementa el problema del control y la estabilidad.

VEHÍCULOS DE RODADO

Mientras la gente y la mayoría de los animales se desplaza sobre extremidades, la mayoría de las máquinas móviles utilizan ruedas. La ruedas son más simples de controlar, tienen pocos problemas de estabilidad, usan menos energía por unidad de distancia de movimiento y son más veloces que las extremidades. La estabilidad se mantiene al fijar el centro de gravedad de el vehículo en triangulación de los puntos que tocan tierra. Sin embargo, las ruedas solamente pueden utilizarse sobre terrenos relativamente lisos y sólidos. Si se quiere utilizar el robot en terrenos rugosos las ruedas tienen que tener un tamaño mayor que los obstáculos encontrados.

El arreglo más familiar para las ruedas de un vehículo es el utilizado por los automóviles. Cuatro ruedas son colocadas en las esquinas de un rectángulo. La mayoría de estos vehículos tiene maniobrabilidad limitada debido a que tienen que avanzar para poder dar vuelta. También se requiere de un sistema de suspensión para asegurar que las ruedas estén en contacto con la superficie durante todo el tiempo. Cuando el robot se desplaza en línea recta las cuatro ruedas tienen que girar a la misma velocidad, en cambio al momento de dar vuelta las ruedas interiores giran más lento que las ruedas exteriores.

En un robot móvil, estos requerimientos son alcanzados por un buen diseño mecánico y mediante el control de la velocidad de las ruedas de dirección independiente. Sin embargo las imprecisiones que se presentan para alcanzar una trayectoria definida son causadas por factores mecánicos, deslizamiento de las ruedas, dobleces en los ejes de dirección, y desalineamiento de las ruedas. ¿EN QUE CONSISTE EL PROYECTO QUETZALCÓATL?

OBJETIVOS

1. Construir el prototipo de un Robot Móvil Autónomo para propósitos didácticos y/o para prueba y verificación de algoritmos de control. Y dejar, con este proyecto de investigación, las bases para próximas mejoras en la optimización del prototipo.
   
1. Crear nuevos investigadores que cuenten con experiencia y habilidad en el desarrollo de investigaciones y realización de proyectos de este tipo.
   
1. Motivar y crear bases para el desarrollo de más proyectos didácticos y/o aplicados a la industria.
   
1. Crear vínculos con otras instituciones de enseñanza superior en el Estado con la Universidad de Guadalajara.

METODOLOGÍA DEL DISEÑO
El proyecto consta básicamente de cuatro etapas; Etapa de Investigación, Etapa de Síntesis Informativa, Etapa de Diseño y Construcción, Etapa de pruebas, calibración y control. A).- Etapa de Investigación.
a) Adquisición de Bibliografía.

b) Búsqueda de las fuentes de información específicas de aquellos elementos que constituyen el prototipo.

c) Investigación de las variables que intervienen en el proceso de control del prototipo.

d) Adquisición y estudio del software para el desarrollo e implementación de los algoritmos de control. B).- Etapa de Síntesis de la Información.

Ésta etapa se basa en la etapa anterior y da como resultado una serie de elementos que son necesarios para el desarrollo de las siguientes etapas de el proyecto. C).- Etapa de Diseño y Construcción.
En ésta etapa se aplica toda la información que se recaba y consulta, y que el diseño del prototipo requiere para el cumplimiento de los objetivos planteados anteriormente. En base a estos lineamientos se construyen las piezas que conforman el prototipo, con el material y componentes adecuados. D).- Etapa de Pruebas, Calibración y Control.
Ésta es la etapa final, se adoptan las medidas necesarias para alcanzar los objetivos planteados. Se aplican los algoritmos de control y se prueban hasta conseguir el resultado esperado. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
El sistema propuesto consta de :

Un Robot Móvil Autónomo.

Se encuentra formado por 2 módulos unidos entre sí mediante una unión mecánica, la locomoción del prototipo se realiza por medio de dos ruedas en cada eslabón, en donde cada una de las que son parte de el primer eslabón cuenta con un actuador ( motorreductor de DC ).

Los servosistemas se componen de un Driver tipo Chopper con control en lazo cerrado de velocidad, para cada actuador en forma independiente.

La alimentación del Robot se realiza mediante módulos de baterías de 12 V y los voltajes se adaptan por medio de convertidores DC-DC.

La información del entorno donde se mueve el Robot se recaba mediante sensores ultrasónicos, los cuales cuentan con una tarjeta de interfaz, la cual pasa dicha información al Cerebro del Robot.

Debido a la complejidad del proyecto, este se descompone en un conjunto de subsistemas que son: - Subsistema Mecánico.
Este subsistema incluye los eslabones, las uniones mecánicas y el módulo que contiene a todo el sistema que permite que las ruedas giren ( ruedas, ejes, coples, baleros). - Subsistema Eléctrico
Este subsistema incluye los servosistemas ( Drivers ), las interfaces entre los sensores, los drivers y la computadora, así como las fuentes de alimentación.

-Subsistemas de Sensores
Ésta incluye los sensores de velocidad de tipo incremental, y sensores ultrasónicos para la exploración del medio ambiente. - Subsistemas de Procesos, Planeación y Control
En este subsistema se encuentran el control de los motores y todas las tareas que realiza el prototipo interiormente y exteriormente al interactuar con el medio ambiente.

La robótica en la ciencia ficcion

En la ciencia ficción se dieron tres leyes de la robótica las cuales son:

• Un robot no puede lastimar a un ser humano, o a través de la inacción, permitir que un ser humano resulte lastimado.

• Un robot debe obedecer las órdenes que le dan los seres humanos, excepto cuando esas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.

• Un robot debe proteger su propia existencia, siempre y cuando esa protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.

7 Robots de la ciencia ficción en el cine:

María, la Maschinenmensch

El primer robot de película no se quedó atrás.

En 1927, Metropolis, de Fritz Lang, retrataba una imagen de un futuro distópico que sería retratado de nuevo décadas después en películas como Blade Runner.

En este, los industriales ricos crean a un robot mujer para hacerse pasar por María, una mujer que temen que organice a los trabajadores a quienes oprimen.

Varias celebridades, desde Queen hasta Nine Inch Nails y Madonna, tienen videos musicales inspirados en Metropolis o con clips de esta película. Medio siglo después de Metropolis, el androide C-3PO, de Star Wars, estuvo altamente inspirado en el robot María.

HAL 9000

HAL 9000 fue, indiscutiblemente, la estrella de 2001: Odisea en el espacio, la épica e innovadora película de Stanley Kubrick de 1968.

Esta voz impasible e incorpórea, capaz de controlar mecánicamente la nave Discovery, representaba nuestros temores de lo que pasaría si la tecnología se saliera de control, en los albores de la Era Espacial. Un año después, el hombre caminó por primera vez en la Luna.

En lugar de obedecer las Leyes de Asimov, la misión de HAL, antes que nada, es asegurarse de que la misión de su nave sea un éxito. Y dicha orden tiene un resultado mortal y casi desastroso.

Algunos afirman que, debido a que no tenía una forma física, HAL realmente no es un robot. Pero la Universidad Carnegie Mellon decidió que merecía entrar al Salón de la Fama de los Robots con su clase inaugural, en 2003.

R2-D2 y C-3PO

Probablemente nadie impulsó más a los robots en la conciencia pública que estos dos, cuando llegaron a la pantalla en 1977.

Llenos de personalidad, galantes y siempre útiles, la pareja ha aparecido en las seis películas de Star Wars hasta la fecha.

El director, George Lucas, dijo que R2-D2 es su personaje favorito de las películas.

Terminator

Skynet es el sistema que dirige a los Terminator; los robots de la serie de películas (y posteriormente programas de televisión) que comenzó en 1984.

Los robots de Terminator son una nueva encarnación de nuestros peores miedos; máquinas asesinas que viajan en el tiempo. Y todo se debe a que las personas a cargo anteponen el "qué podemos hacer" al "qué debemos hacer".

Data

Data es como un "antiterminator”.

El androide de Star Trek: la nueva generación es una creación científica tan perfectamente cercana a un humano, que su mente hipermotorizada no puede evitar querer ser uno de nosotros.

Al final, un “chip de emoción” concedió el deseo de Data, como a una especie de Pinocho, de convertirse en alguien “de verdad”.

Robotina

Quién no quiere ahorrarse los quehaceres de la casa con un robot, aunque tenga un fuerte temperamento. Robotina, la ayudante de limpieza de Los supersónicos, se dedicaba a mantener limpia la casa y atender a la familia. Algo no muy distinto de lo que esperan algunos ingenieros de sus robots.

Wall-E

Wall-E salió en 2008.

Podría decirse que la película ganadora de un Premio de la Academia es la mejor de Pixar, y una gran razón para eso fue la “actuación” sin palabras pero conmovedora de Wall-E.

Como en la mayoría de los relatos de ciencia ficción, Wall-E aborda cuestiones sociales más grandes, como el consumismo desenfrenado y los desperdicios ambientales, todo ello con la inocente presencia de un robot que se conecta con millones de espectadores, jóvenes y viejos, a un nivel personal.

Los Primeros Robots

Fecha	Importancia	Nombre del robot	Inventor
Siglo I a. C.y antes	Descripciones de más de 100 máquinas y autómatas, incluyendo un artefacto con fuego, un órgano de viento, una máquina operada mediante una moneda, una máquina de vapor, en Pneumatica y Autómata de Herón de Alejandría	Autómata	Ctesibio de Alejandría, Filón de Bizancio, Herón de Alexandria, y otros
c. 1495	Diseño de un robot humanoide	Caballero mecánico	Leonardo da Vinci
1738	Pato mecánico capaz de comer, agitar sus alas y excretar.	Digesting Duck	Jacques de Vaucanson
1800s	Juguetes mecánicos japoneses que sirven té, disparan flechas y pintan.	Juguetes Karakuri	Hisashige Tanaka
1921	Aparece el primer autómata de ficción llamado "robot", aparece en R.U.R.	Rossum's Universal Robots	Karel Čapek
1930s	Se exhibe un robot humanoide en la Exposición Universal entre los años 1939 y 1940	Elektro	Westinghouse Electric Corporation
1942	La revista Astounding Science Fiction publica "Círculo Vicioso" (Runaround en inglés). Una historia de ciencia ficción donde se da a conocer las Tres leyes de la robótica	SPD-13 (apodado "Speedy")	Isaac Asimov
1948	Exhibición de un robot con comportamiento biológico simple5	Elsie y Elmer	William Grey Walter
1956	Primer robot comercial, de la compañía Unimation fundada por George Devol y Joseph Engelberger, basada en una patente de Devol6	Unimate	George Devol
1961	Se instala el primer robot industrial	Unimate	George Devol
1963	Primer robot "palletizing"7
1973	Primer robot con seis ejes electromecánicos	Famulus	KUKA Robot Group
1975	Brazo manipulador programable universal, un producto de Unimation	PUMA	Victor Scheinman
1982	El robot completo (The Complete Robot en inglés). Una colección de cuentos de ciencia ficción de Isaac Asimov, escritos entre 1940 y 1976, previamente publicados en el libro Yo, robot y en otras antologías, volviendo a explicar las tres leyes de la robótica con más ahínco y complejidad moral. Incluso llega a plantear la muerte de un ser humano por la mano de un robot con las tres leyes programadas, por lo que decide incluir una cuarta ley "La ley 0 (cero)"	Robbie, SPD-13 (Speedy), QT1 (Cutie), DV-5 (Dave), RB-34 (Herbie), NS-2 (Nestor), NDR (Andrew), Daneel Olivaw	Isaac Asimov
2000	Robot Humanoide capaz de desplazarse de forma bípeda e interactuar con las personas	ASIMO	Honda Motor Co. Ltd

Redes Neuronales

Red neuronal artificial

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN" ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona elsistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

Historia

Los primeros modelos de redes neuronales datan de 1943 por los neurólogos Warren McCulloch y Walter Pitts. Años más tarde, en 1949, Donald Hebb desarrolló sus ideas sobre el aprendizaje neuronal, quedando reflejado en la "regla de Hebb". En 1958, Rosenblatt desarrolló el perceptrón simple, y en 1960, Widrow y Hoff desarrollaron elADALINE, que fue la primera aplicación industrial real.

En los años siguientes, se redujo la investigación, debido a la falta de modelos de aprendizaje y el estudio de Minsky y Papert sobre las limitaciones del perceptrón. Sin embargo, en los años 80, volvieron a resurgir las RNA gracias al desarrollo de la red de Hopfield, y en especial, al algoritmo de aprendizaje de retropropagación (BackPropagation) ideado por Rumelhart y McClelland en 1986 que fue aplicado en el desarrollo de los perceptrones multicapa.

Propiedades 

Perceptrón con 2 entradas.

Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones:

1. Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). Si el peso es positivo, la conexión se denominaexcitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria.
2. Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.
3. Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la función sigmoidea (para obtener valores en el intervalo (0,1)) y la tangente hiperbólica (para obtener valores en el intervalo (-1,1)).

Diseño y programación de una RNA (red neuronal artificial)

Con un paradigma convencional de programación en ingeniería del software, el objetivo del programador es modelar matemáticamente (con distintos grados de formalismo) el problema en cuestión y posteriormente formular una solución (programa) mediante un algoritmo codificado que tenga una serie de propiedades que permitan resolver dicho problema. En contraposición, la aproximación basada en las RNA parte de un conjunto de datos de entrada suficientemente significativo y el objetivo es conseguir que la redaprenda automáticamente las propiedades deseadas. En este sentido, el diseño de la red tiene menos que ver con cuestiones como los flujos de datos y la detección de condiciones, y más que ver con cuestiones tales como la selección del modelo de red, la de las variables a incorporar y el pre-procesamiento de la información que formará elconjunto de entrenamiento. Asimismo, el proceso por el que los parámetros de la red se adecuan a la resolución de cada problema no se denomina genéricamente programación sino que se suele denominar entrenamiento neuronal.

Por ejemplo en una red que se va a aplicar al diagnóstico de imágenes médicas; durante la fase de entrenamiento el sistema recibe imágenes de tejidos que se sabe que son cancerosos y tejidos que se sabe que son sanos, así como las respectivas clasificaciones de dichas imágenes. Si el entrenamiento es el adecuado, una vez concluido, el sistema podrá recibir imágenes de tejidos no clasificados y obtener su clasificación sano/no sano con un buen grado de seguridad. Las variables de entrada pueden ser desde los puntos individuales de cada imagen hasta un vector de características de las mismas que se puedan incorporar al sistema (por ejemplo, procedencia anatómica del tejido de la imagen o la edad del paciente al que se le extrajo la muestra).

En la industria también presentan aplicaciones muy importantes, como puede ser la cuantificación de la "aromaticidad" de los anillos aromáticos, como el benceno, a través de la estabilización de energía y la exaltación donde la susceptibilidad magnética se reduce al mínimo.³

Estructura  

La mayoría de los científicos coinciden en que una RNA es muy diferente en términos de estructura de un cerebro animal. Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades de proceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde reside la inteligencia de la red. Sin embargo, en términos de escala, un cerebro es muchísimo mayor que cualquier RNA creada hasta la actualidad, y las neuronas artificiales también son más simples que su contrapartida animal.

Biológicamente, un cerebro aprende mediante la reorganización de las conexiones sinápticas entre las neuronas que lo componen. De la misma manera, las RNA tienen un gran número de procesadores virtuales interconectados que de forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biológicas. En esta simulación, la reorganización de las conexiones sinápticas biológicas se modela mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante la fase de aprendizaje. En una RNA entrenada, el conjunto de los pesos determina el conocimiento de esa RNA y tiene la propiedad de resolver el problema para el que la RNA ha sido entrenada.

Por otra parte, en una RNA, además de los pesos y las conexiones, cada neurona tiene asociada una función matemática denominada función de transferencia. Dicha función genera la señal de salida de la neurona a partir de las señales de entrada. La entrada de la función es la suma de todas las señales de entrada por el peso asociado a la conexión de entrada de la señal. Algunos ejemplos de entradas son la función escalón de Heaviside, la lineal o mixta, la sigmoide y la función gaussiana, recordando que la función de transferencia es la relación entre la señal de salida y la de entrada.