Mejoras para los AUV

La principal aportación de Andrés El-Fakdi, del grupo de investigación de la visión por Computador y Robótica (VICOROB), se basa en la aplicación de diversas técnicas de aprendizaje por refuerzo de los robots, para demostrar la viabilidad de estos algoritmos para aprender tareas submarinas autónomas en tiempo real, ha explicado la UdG por medio de una nota de prensa.
Este avance científico ha quedado recogido en la tesis doctoral, de El-Fakdi (Girona, 1978) investigador de la UdG, dirigida por el doctor Marc Carreras.
El interés por el desarrollo de aplicaciones con robots submarinos autónomos (AUV) ha crecido de forma considerable en los últimos tiempos. Este tipo de robots son útiles por sus dimensiones reducidas y por el hecho de que no necesitan un operador humano para su pilotado.
No obstante, es imposible comparar, en términos de eficiencia y flexibilidad, la habilidad de una persona con las escasas capacidades operativas que ofrecen los AUV actuales, indican las mismas fuentes.
La utilización de robots submarinos autónomos implica resolver problemas complejos, especialmente si se desea que el autómata reaccione en tiempo real a cambios repentinos en las condiciones de trabajo.
Por ello, el desarrollo de sistemas de control autónomo con el objetivo de mejorar estas capacidades se ha convertido en una prioridad.


EFE