\ud83d\udd38 Estudiantes del IPN desarrollaron un rover inteligente con visi\u00f3n artificial y redes neuronales capaz de detectar peligros, marcando un avance mexicano en seguridad industrial.<\/p>\n
#NACIONAL | Un veh\u00edculo rob\u00f3tico explorador (rover), con redes neuronales y visi\u00f3n artificial y que es capaz de identificar riesgos geol\u00f3gicos, condiciones extremas y la presencia de gases t\u00f3xicos en minas, fue desarrollado por mujeres estudiantes del\u00a0Instituto Polit\u00e9cnico Nacional (IPN) de M\u00e9xico, con el objetivo de implementar medidas de seguridad adecuadas para trabajadores.<\/p>\n
Para tal dise\u00f1o, las estudiantes adaptaron una Raspberry Pi 5 (microcomputadora de placa \u00fanica de alto rendimiento), dos sensores para mon\u00f3xido de carbono y di\u00f3xido de nitr\u00f3geno, una l\u00e1mpara y una c\u00e1mara de profundidad a un veh\u00edculo de exploraci\u00f3n comercial, indic\u00f3 en un comunicado emitido este domingo la instituci\u00f3n educativa p\u00fablica.<\/p>\n
Gracias a la c\u00e1mara de profundidad, el rover captura im\u00e1genes\u00a0RGB\u00a0incluso en condiciones de total oscuridad, las cuales constituyen la base del sistema Visual SLAM (V-SLAM), empleado para el mapeo y la localizaci\u00f3n simult\u00e1nea, cuyo procesamiento se realiza posteriormente fuera de l\u00ednea, explic\u00f3 la nota.<\/p>\n
Las estudiantes Carolina Gallo, Yesenia Cruz y Lesly Salazar, estudiantes de Ingenier\u00eda en Telem\u00e1tica de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingenier\u00eda y Tecnolog\u00edas Avanzadas (Upiita), dise\u00f1aron un sistema web que \u201cpermite almacenar y visualizar la informaci\u00f3n recolectada por el robot mediante mapas tridimensionales, localizaci\u00f3n geoespacial, hora de exploraci\u00f3n y gr\u00e1ficas con las mediciones de gases\u201d.<\/p>\n
\u201cEl mapa del robot s\u00f3lo presenta puntos y cuadros, pero cuando se procesa en la estaci\u00f3n base, arroja un modelo detallado de las condiciones de la mina, como fracturas, zonas con derrumbes, piedras e inundaciones\u201d, detall\u00f3 Salazar.<\/p>\n
Explicaron que como parte del desarrollo del prototipo, las j\u00f3venes y sus asesores, Rodolfo Vera Amaro, de la Upiita, y Ver\u00f3nica Lozano V\u00e1zquez, de la Escuela Superior de Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica y El\u00e9ctrica (Esime), visitaron una mina en el estado de Durango, norte de M\u00e9xico.<\/p>\n
Esto, \u201cpara observar de primera mano las condiciones laborales y los riesgos\u201d a los que se enfrentan los trabajadores y se\u00f1alaron que, aunque existen tecnolog\u00edas extranjeras para la inspecci\u00f3n minera, \u201c\u00e9stas suelen ser fijas y requieren que una persona traslade los m\u00f3dulos\u201d, exponi\u00e9ndose a los peligros del entorno.<\/p>\n
\u201cDentro de la mina, a unos 30 kil\u00f3metros de profundidad, no existe ninguna se\u00f1al; se pierde por completo el GPS. Por eso, el rover deb\u00eda ser completamente aut\u00f3nomo y operar sin conexi\u00f3n a internet\u201d, explic\u00f3 Gallo.<\/p>\n
Las estudiantes indicaron que, para entrenar la red neuronal, utilizaron cerca de 5.500 im\u00e1genes iniciales, que fueron rotadas y procesadas en distintas posiciones hasta alcanzar un total de 13.000 im\u00e1genes, obtenidas tanto en las minas de Durango como en una maqueta construida para este prop\u00f3sito.<\/p>\n
El sistema de la estudiantes es de alta gama, basado en tecnolog\u00edas emergentes como el mapeo y localizaci\u00f3n simult\u00e1nea, las redes neuronales y la visi\u00f3n artificial, lo que permitir\u00e1 una mejor toma de decisiones en la industria minera, ante lo cual descartaron gestionar su patente y continuar su perfeccionamiento para aplicaciones industriales de gran escala.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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