Podría parecer un antojo de algún nerd, pero en realidad son científicos del MIT los que han presentado este robot que sirve cervezas, y en su artículo explican el motivo por el que han trabajado en algo así.
Servir una lata de cerveza ya tiene su dificultad: detectar el humano, interactuar con él, coger la lata, abrirla, inclinarla, llevarla… son muchos factores que deben controlarse a la perfección para una tarea aparentemente tan simple, pero nada que los robots actuales no hagan constantemente. El problema es cuando tenemos varios clientes y varios robots sirviendo: tienen que comunicarse entre ellos para que exista un trabajo en grupo que aumente la eficacia del atendimiento.
Es ese el punto en el que más han trabajado, en crear un sistema de comunicación robusto que sincronice acciones consultando el estado de trabajo de cada máquina de forma independiente.
En la demostración se puede ver un sistema de tres robots que pueden trabajar juntos para entregar artículos de forma rápida y precisa en ambientes impredecibles (nada de lineas de producción monótonas). El servir cervezas en una barra hoy puede ayudar a trabajar en hospitales en un futuro, por ejemplo.
Por un lado tenemos un robot principal, el camarero, por otro tenemos dos robots con cuatro ruedas que van a las oficinas para apuntar los pedidos, teniendo siempre en cuenta dónde y cuándo se entregaron anteriormente.
El laboratorio de pruebas era exactamente eso, una barra de bar con tres robots, y el mayor problema, según cuentan sus responsables, es que «el mundo humano está lleno de incertidumbre».
Son tres los protagonistas del proyecto:
– Sensores: Para obtener información sobre la ubicación y el estado de ellos mismos y de las cosas que les rodean.
– Resultados: Las acciones pueden fracasar (se puede caer o romper un objeto, por ejemplo) por lo que es importante saber si lo programado se está realizando correctamente.
– Comunicación: Es importante que, independientemente de la distancia y de las interferencias, los robots puedan comunicarse entre ellos. Para ello trabajaron en algoritmos de planificación más complejos que permiten a los robots tener un mayor conocimiento de su ubicación, su estado y su comportamiento.
Aquí tenéis el vídeo de presentación: