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Ahora dispone de acceso a Inteligencia artificial (IA) en sistemas robóticos y seguridad funcional

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AI

¿Puede la inteligencia artificial (IA) de los sistemas robóticos gestionar las piezas de seguridad funcionales?

Publicado a las 13 de abril de 2023 el AI

Autores: Josep Plassa, Safety Product Marketing Manager de OMRON Europe y Atsushi Oshiro, Manager del OMRON Development Center

Los robots y los sistemas de IA se han convertido en una parte integral de las plantas de fabricación industrial. Para garantizar la seguridad de los trabajadores mientras utilizan robots, es necesario realizar una evaluación detallada de los riesgos. Esta evaluación se realiza desde la perspectiva de la seguridad funcional, que examina los cinco elementos principales empleados por los robots para determinar acciones de control autónomo: reconocimiento del entorno, planificación de acciones, generación de trayectorias, motion control y medición.

Problemas con la IA y la seguridad funcional

La evaluación de la seguridad funcional de los robots con sistemas de IA integrados ha revelado dos cuestiones importantes: la dificultad de juzgar los estados de los sistemas de IA y las diferencias en las métricas de evaluación del rendimiento entre los sistemas de seguridad funcional y de IA.

Determinar el estado de los sistemas de IA puede suponer un reto, especialmente para las redes neuronales con una arquitectura compleja de nodos o capas. La dificultad radica en diagnosticar los resultados de los juicios, lo que hace imposible juzgar la normalidad del sistema. Por ejemplo, las decisiones estocásticas se toman cuando los sistemas de IA fallan, lo que significa que un sistema así no puede ser tratado como un sistema determinista, por lo que es difícil evaluarlo como una de las Partes relacionadas con la seguridad del Sistema de control de seguridad funcional.

Las métricas de evaluación del rendimiento para la IA incluyen la precisión, la recuperación y la especificidad. Sin embargo, la IA depende de datos de aprendizaje que no tienen en cuenta las variaciones de las series temporales. En consecuencia, la probabilidad de error de los sistemas de IA cambia esporádicamente, por lo que resulta difícil evaluar su rendimiento desde la perspectiva de la Seguridad funcional, que evalúa la probabilidad de fallo durante el funcionamiento in situ como constante.

El examen de las cuestiones anteriores pone de relieve el hecho de que evaluar la seguridad de los sistemas de IA no es una tarea fácil. Por lo tanto, la mejora de las ventajas de los sistemas de producción que utilizan robots colaborativos e IA debería restringirse a áreas limitadas.

Conclusión

En conclusión, aunque los robots y los sistemas de IA ofrecen muchas ventajas a las plantas de fabricación industrial, la seguridad de los trabajadores es de vital importancia. Por lo tanto, es necesaria una evaluación detallada de los riesgos desde la perspectiva de la seguridad funcional. Sin embargo, la evaluación del rendimiento en materia de seguridad de los sistemas de IA es un reto complicado, por lo que es necesario restringir el uso de robots con IA integrada a áreas específicas. El examen de estas cuestiones exige soluciones innovadoras para mejorar la seguridad de los robots con sistemas de IA integrados.

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