AGENCIA CONACYT//
Por segundo año consecutivo, Sabina, el robot que ayuda a las labores domésticas, ganó el primer lugar de la categoría At Home en el Torneo Mexicano de Robótica 2016 (TMR). Este robot es un proyecto científico-tecnológico desarrollado por el equipo Markovito, integrado por investigadores, técnicos y estudiantes de la Coordinación de Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE).
Sabina es un robot que ayuda en las tareas domésticas. Su sistema algorítmico y su diseño han logrado que se posicione como uno de los mejores proyectos de inteligencia artificial a nivel nacional. El robot tiene un sistema de ruedas que lo ayudan a desplazarse, así como un brazo mecánico cuya función es agarrar o detener algún objeto. Cuenta además con un conjunto de sensores que le permiten recibir y captar las órdenes en inglés enviadas por voz que el humano le da, a través de micrófonos que lo ayudan a escuchar y cámaras que le permiten reconocer personas y objetos.
El cerebro de este robot está compuesto por algoritmos de inteligencia artificial que le permiten ejecutar y analizar acciones como planificar rutas, evitar obstáculos, diferenciar objetos y reconocer e interactuar con personas, explicó el Dr. José Martínez Carranza, investigador del INAOE y capitán del equipo Markovito durante el Torneo Mexicano de Robótica, que se llevó a cabo del 15 al 17 de marzo pasados.
El Dr. Carranza resaltó que este año el INAOE no sólo participó en este concurso con Sabina, sino que también tuvo presencia a través de la conferencia magistral del Torneo impartido por el Dr. Carranza, quién habló de los drones como robots voladores, los retos y las oportunidades que conlleva este paradigma, así como sobre los avances del proyecto RAGAFA, del cual es director e investigador principal. RAFAGA es un proyecto de investigación científica financiado por el Reino Unido, el cual se enfoca en investigar nuevos métodos para crear drones con capacidades de vuelo autónomo, robustos a la pérdida o falta de señal GPS y que puedan tomar decisiones inteligentes de manera autónoma tales como la de evitar chocar con obstáculos.