Editoriales

Mª Carmen Juan, investigadora del Instituto ai2 en temas de realidad aumentada

Publicado el 30 mayo, 2019

 

El 2 de febrero de este año, la UPV publicó la noticia del U-Ranking 2019, séptima edición, en la que el titular era “La UPV, mejor universidad de España en docencia, segunda en innovación y desarrollo tecnológico y tercera en la clasificación global”. Este titular es posible gracias al talento, esfuerzo y tiempo que le dedicamos los profesores de la UPV. Estos indicadores contrastan con las dificultades a las que nos enfrentamos todos los días. Creo que todos somos conscientes de este hecho, pero me voy a referir a algunas de ellas en esta editorial. Respecto a la docencia, indicar el endurecimiento progresivo de los criterios para asignar la carga docente (POD), siempre al alza. Este año se ha eliminado el 10% de seguimiento docente o la reducción por dirección de tesis que ha pasado de 3-2-1 a 2-1-1 (no se aplicará con carácter retroactivo, es decir, no afecta a las tesis a considerar para el POD de 2019-2020). Respecto a la investigación, mencionar la dificultad constante para conseguir financiación, la excesiva burocracia, la lentitud en la administración y todas las dificultades asociadas a la solicitud y justificación de proyectos. En este punto, me atrevo a comentar el caso de un proyecto financiado por el Plan Nacional de Investigación, que finalizó en 2012, en 2017 se subsanó la justificación de gastos requerida y a fecha de hoy no se ha recibido contestación. Hace más de 6 años desde que finalizó el proyecto y los gastos que la administración no considere justificados se tendrán que devolver con intereses y a cargo de un centro de coste del investigador principal. Este tipo de situaciones son totalmente injustas y frente a ellas estamos indefensos.

Ya hace más de 10 años que formo parte del Instituto ai2. En primer lugar, agradecer a todas las personas que han facilitado mi labor en el mismo y, en especial, a todas las personas que han trabajado conmigo. En esta editorial voy a hacer un repaso de las investigaciones en las que he participado durante este tiempo. Tras mi incorporación al instituto, el primer proyecto concedido con financiación nacional fue APRENDRA. Al que le han seguido otros, CHILDMNEMOS y AR3Senses, así como otros proyectos financiados por la Generalitat Valenciana, la propia Universidad o convenios con empresas. También he participado como investigadora en otros proyectos financiados a nivel europeo. Fruto de dicha investigación, destacaría las numerosas publicaciones en revistas indexadas en JCR. También se ha contribuido a la difusión del potencial de las aplicaciones desarrolladas. Por ejemplo, aludir a mi participación en varias de las jornadas organizadas por el Instituto ai2 o las apariciones en prensa, por ejemplo, las últimas noticias sobre la primera app desarrollada en AR3Senses en marzo-abril de 2019.

El nexo de unión de la mayor parte de mi investigación se ha centrado en torno a la realidad aumentada. La realidad aumentada es una tecnología que permite aumentar la información que le llega al usuario procedente del entorno real. Este aumento puede involucrar a varios sentidos, aunque el sentido principalmente utilizado es la vista, seguido del oído. A continuación, enumeraré algunas de las aplicaciones de realidad aumentada desarrolladas en estos últimos 10 años: para conocer animales en peligro de extinción; aprender a deletrear; aprender a reciclar; conocer alimentos, animales y monumentos del mundo; aprender historia; aprendizaje dental; aprender estructuras cerebrales; educación terapéutica en diabetes; aprender numismática; y apps para evaluar la memoria espacial. Vemos ejemplos de algunas de ellas en la siguiente imagen:

Me gustaría destacar la app para evaluar la memoria espacial. En AR3Senses hemos desarrollado una app de realidad aumentada basada en SLAM para evaluar la memoria espacial. La memoria espacial se refiere a la capacidad de almacenar y recordar representaciones de estímulos espaciales. Estos estímulos pueden ser visuales, auditivos o de otro tipo. La diferencia fundamental de esta app respecto a otras es que se puede utilizar en cualquier entorno y no se tienen que añadir elementos a la escena. La app consta de dos fases básicamente. En la primera de ellas, el evaluador recorre el entorno utilizando el dispositivo móvil y la malla asociada al mismo se almacena en el móvil. El evaluador coloca los objetos virtuales en el lugar deseado en el entorno real. En la segunda fase, el usuario tiene que llevar a cabo las tareas de memorización y evaluación. En la tarea de memorización, el usuario recorre el entorno real, en él aparecen los objetos virtuales, y tiene que memorizar la ubicación de los objetos virtuales en el entorno real. En la tarea de evaluación, el usuario recorre de nuevo el entorno y debe colocar correctamente los objetos visualizados en la tarea previa. La ventaja principal de esta app es que no requiere añadir elementos a la escena (p. ej., marcadores o imágenes) y se puede utilizar en cualquier entorno, de pequeñas dimensiones (una habitación) o grandes dimensiones (dos plantas de un edificio). Los objetos a utilizar los selecciona el evaluador. La app es totalmente personalizable. Cada vez que se utilice, se puede seleccionar el entorno, el número de objetos y los objetos a utilizar, lo que permite que se puedan establecer niveles a elección del evaluador. Los miembros del proyecto AR3Senses creemos que esta app tiene muchas posibilidades, entre ellas, evaluación, entrenamiento y aprendizaje. En evaluación se podría utilizar para la identificación de alteraciones en la memoria espacial, por ejemplo, la detección temprana de problemas de desarrollo atípico en niños. Como herramienta de entrenamiento, se podría utilizar para entrenamiento de la memoria espacial en diferentes colectivos, por ejemplo, enfermos con demencia, siempre que la fase de la enfermedad permita el uso de este tipo de aplicaciones.

También voy a mencionar que, actualmente y por dos años, formo parte de la Comisión de Acreditación C12. Ingeniería Informática para la acreditación a TU y CU. Cargo que afronto con ilusión.

Por último, creo firmemente en el potencial de la realidad aumentada para ayudar en muchos campos, entre ellos la psicología y el aprendizaje. Espero seguir trabajando en ellos y que con mi granito de arena el Instituto ai2, el DSIC y la UPV sigan creciendo.


Juan Manuel Herrero, investigador del grupo de CPOH

Publicado el 27 marzo, 2019

 

Os voy a hablar de las herramientas de optimización multiobjetivo porque son las que utilizamos habitualmente en el grupo CPOH para abordar los diferentes problemas que nos surgen y que pueden ser tan útiles en vuestros proyectos como en los nuestros.

Es muy común que, en nuestra investigación, los problemas a los que nos enfrentamos se planteen como problemas de optimización. Generalmente, tenemos que contemplar diferentes objetivos a optimizar simultáneamente, que se encuentran en contraposición. Construimos modelos más o menos complicados (conceptos de diseño) que queremos evaluar sobre dichos objetivos. Y para ello establecemos un problema de optimización multiobjetivo.

Existen principalmente dos enfoques para resolver este tipo de problemas:

  1. Un enfoque a priori, donde uno establece sus preferencias con respecto a los objetivos antes de la optimización y transforma el problema multiobjetivo en monoobjetivo agregando los objetivos en base a dichas preferencias. El resultado es una solución óptima.
  2. Un enfoque a posteriori donde, en una primera etapa, una optimización multiobjetivo se lleva a cabo para determinar el conjunto de soluciones óptimas (frente de Pareto). En una segunda etapa, el diseñador analiza el frente y fija sus preferencias para escoger una solución óptima.

Si bien el primer enfoque propone una metodología más sencilla, establecer las preferencias puede ser una tarea no trivial, especialmente cuando nos enfrentamos a problemas nuevos en los que tenemos poca experiencia.

Por otro lado, en el segundo enfoque, evitamos tener que tomar una decisión a priori, ya que no necesitamos agregar los diferentes objetivos que se plantean en el problema a solucionar. El obtener el frente de Pareto permite dar una visión más general de las capacidades de nuestro concepto de diseño, pudiendo medir la bondades y deficiencias con respecto a los objetivos. Este espacio de objetivos resulta ideal para comparar diferentes conceptos de diseño que pudiesen surgir. Este enfoque no está exento de inconvenientes, ya que, tras obtener e inspeccionar el frente, hay que elegir de él la solución óptima final. Esta tarea no tiene por qué ser sencilla, especialmente en problemas multiobjetivo con más de dos o tres objetivos.

Si bien podemos encontrar herramientas de optimización específicas para problemas concretos, los algoritmos evolutivos (EAs), y su versión multiobjetivo (MOEAs) son una alternativa muy interesante. Son fáciles de adaptar a multitud de problemas, permitiendo optimizar funciones no convexas (evitando óptimos locales), tener en cuenta restricciones, etc. Y en el caso multiobjetivo caracterizar el frente en una sola ejecución del algoritmo.

En relación al enfoque a priori, el grupo hace tiempo que desarrolló un algoritmo genético (GA) con codificación real que tenéis disponible en Matlab central. Ha sido pensado para ser usado de manera sencilla, y aunque es posible ajustar sus parámetros para un uso más particular, puede ser usado simplemente indicando la función de Matlab que calcula el objetivo a optimizar y el espacio de búsqueda de los parámetros.

Con respecto al enfoque a posteriori, en Matlab central, usando la misma filosofía de sencillez en su uso que con el GA, hemos dejado el algoritmo evMOGA que permite caracterizar el frente de Pareto.

En relación a la etapa de decisión final, para ayudar a la representación gráfica del frente de Pareto en un espacio multidimensional, es posible usar la herramienta interactiva Level Diagrams, que el grupo ha dejado también en Matlab central. Level Diagrams representa cada objetivo y parámetro de diseño en diagramas separados. Las soluciones se clasifican usando diferentes normas y se representan en los diagramas de forma sincronizada. Resulta muy útil la posibilidad que ofrece de colorear soluciones para establecer preferencias.

Por último, comentar que estos últimos años hemos dirigido nuestro esfuerzo en la caracterización de soluciones casi óptimas no dominadas en su vecindad (e-eficientes). En un problema de optimización, tradicionalmente, el diseñador sólo analiza las soluciones óptimas, descartando el resto. Pero con ello, también se descartan las soluciones e-eficientes que pueden resultar interesantes al diseñador. Las soluciones e-eficientes son soluciones buenas con respecto a los objetivos establecidos y diferentes a las óptimas. Como poco, dichas soluciones pueden ayudar al diseñador a tener un conocimiento mayor del problema en cuestión, además de ser alternativas a las óptimas, por el mero hecho de ser casi óptimas y diferentes. Hemos desarrollado el algoritmo nevMOGA, que permite caracterizar las soluciones óptimas y casi óptimas no dominadas en su vecindad. En breve estará también disponible en Matlab central.

Para terminar, a modo de ejemplo, simplemente mencionar algunos casos donde hemos aplicado estas herramientas. Además de los típicos casos de ajuste de parámetros de controladores (PIDs, SMC en aerogeneradores, DMCs, etc.) y en modelado (invernaderos, UAVs, sistemas de generación de energía, etc.) también los hemos aplicado en diseño de pantallas y difusores de sonido y recientemente en la gestión de carteras financieras.

Os animo a que los probéis y nos consultéis sobre cualquier duda en su uso o aplicación particular que tengáis.

https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/39021-basic-genetic-algorithm?s_tid=prof_contriblnk

https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/31080-ev-moga-multiobjective-evolutionary-algorithm

https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62224-interactive-tool-for-decision-making-in-multiobjective-optimization-with-level-diagrams


Antonio Sala, investigador del área de Control de Procesos del Instituto ai2

Publicado el 30 enero, 2019

 

Acabo de cumplir los cincuenta y, además, hace veinte años que leí la tesis doctoral y diez que soy catedrático. Hasta ahora, sólo miraba hacia adelante pero, dados estos aniversarios “redondos”, con la medalla XXV años UPV en la mano, es momento de mirar hacia atrás y hacer balance.

En estos años han pasado muchas cosas. Empecé desorientado, pensando que no sabía nada de nada (los matrix pencils, las Riccati equations, etc. me sonaban a “chino”) y por eso me decanté por el control “inteligente”: que las máquinas “aprendan solas a hacer las cosas difíciles”. Pero me di cuenta de que las máquinas con “reglas de experto” y las redes neuronales de 1992 (donde costaba 2 horas ajustar una red de veintitantas neuronas con un flamante 80486-66 MHz) no iban a llegar muy lejos en cuanto a control multivariable avanzado, y me puse a ver LMIs.

Un cuarto de siglo después, sigo pensando que no se nada: me siguen sonando a chino adaptive backstepping, hamiltonianos, dualidad y en las técnicas “inteligentes” donde las máquinas “aprenden solas” resulta que también hay que estudiarse teoría de grafos, PAC-learning, approximate dynamic programming, Vapnik-Chervonenkis y la tira de cosas. El problema de haber estudiado mucho en estos veinte años postdoctorales es que hay tantas cosas tan buenas por ahí fuera que cuando me preguntan “en qué trabajo”, “cuáles han sido mis logros más importantes”, contesto con evasivas… dicen que la autoestima es inversamente proporcional a la ignorancia: con mi autoestima tan baja, igual es que no soy tan malo (vaya, intencionalmente análogo a la paradoja “esta frase es falsa”).

Lo que sí he aprendido es a disimular mejor mi ignorancia. El secreto está en asistir a sesiones de congresos donde van los amiguetes que trabajan en lo mismo (a ellos sí les entiendes). Si publicas en las revistas donde esos amigos son miembros del comité editorial y nos citamos los unos a los otros, se cierra el círculo, y consigues tus JCR’s, tu H-index y todos los indicadores necesarios para la vida académica. Pero, quizás, “nadie hablará de nosotras cuando hayamos muerto”…

Tras estos años, late la cuestión de si mis tareas deberían haberse orientado más a investigación “aplicada” o no. Bueno, clasifiquemos una tarea según 1.- la urgencia para hacerla, 2.- los recursos (dinero, tecnología de otros) necesarios y 3.- la complejidad intelectual de la solución. Una de las conclusiones que mi investigación en “sistemas politópicos” durante estos años me ha dado es que esos tres factores dan lugar a ocho “combinaciones vértice”. Hay tres vértices en los que una universidad “media” internacional puede/debe jugar: (a,+++) la que hay que hacer “para ayer”, con poco tiempo, abordando una necesidad importante concreta de la industria, difícil de resolver, con alguien dispuesto a invertir suficientes recursos; (b,–+) la del “filósofo pobre”, con mucho tiempo para leer y estudiar cosas complicadas, y poco dinero, por ejemplo, publicar “scenario predictive control for Markovian-jump systems” (por decir algo mío); (c,-+-) el “coleccionismo de sellos”, hacer cosas que no revisten complejidad, pero requieren muchos recursos y tiempo, como la “catalogación de las especies de hormigas en Andalucía”.

¿Qué hay de los otros cinco vértices que no he nombrado? En investigación, existe lo que yo llamaría “la otra dimensión”, un vértice (d,-++), las cosas simultáneamente muy difíciles, muy caras, pero no “urgentes”… energía de fusión, viajes a Marte y similares. Los cuatro vértices restantes ya no serían “investigación” propiamente dicha: (e,+–) el “día a día” de un operario: cosas que hay que hacer ya, sencillas y que necesitan pocos recursos inusuales; (f,+-+) “consulting”/“visita al médico”: cosas que se pueden hacer “rápido” y “relativamente barato” por un experto en la tarea en cuestión; (g,++-) “inversión”: hay que comprar “para ayer” una tecnología cara pero ya desarrollada y probada; (h,—) tareas sin solventar una necesidad perentoria de nadie (sin limitación de tiempo), baratas y sencillas… “por fin ordené la habitación”.

En el triángulo “realista” (a)-(b)-(c) en el que la mayoría de nosotros jugamos, la investigación aplicada estaría en la arista (a)–(c); la investigación “pura” académica suele estar en el lado (b)–(c). En mi caso, por vocación (me gusta “divagar”, no me gusta hacer “papeleos” para pedir dinero ni comprometerme a tener algo en fecha), me he situado en el vértice (b), el del “filósofo pobre”. A mí no me importaría moverme un poco sobre la arista (a)–(b), pero no he encontrado todavía el “partner” ideal para ello: o tienen problemas que yo no sé resolver, o son problemas del tipo (c) en los que no tengo ningún interés, o problemas (f) en los que he dado mi opinión, en una reunión de una hora, sobre algo. Opino que no hay nada más práctico que una buena teoría pero, con los años que llevo ya, creo que me voy a quedar para “vestir santos” en investigación industrial cerca del vértice (a).

Parte del problema que encuentra uno al intentar aplicar teorías avanzadas de control en la práctica es que el destinatario ni siquiera sabe que el problema que esa teoría resuelve existe… pero obtener los modelos y asegurar las suposiciones que necesitan estas teorías es costoso e inexacto, y muchas veces el problema se soluciona mejor con unos buenos sensores y actuadores (solución en la arista (f)–(g)), y no incorporando “stochastic LMI adaptive dual-rate fractional-order backstepping”.

Sin embargo, creo que mi pasado como “teórico” está justificado: una de las funciones de la universidad es estudiar concienzudamente lo “difícil”, separar el “grano” de la “paja”, y transmitir lo que realmente merece la pena a la siguiente generación, sea o no sea “útil” con inmediatez. El atractivo de lo “útil” es indudable, pero a veces, lo “difícil” tiene una belleza intrínseca: ¿qué utilidad para la sociedad que el alpinista 8894 haga cumbre en el Everest? Comprender que “la seta de parada de emergencia es de color rojo” es infinitamente más útil para la vida laboral que la “incertidumbre estructurada mu-síntesis”… pero no vas a explicar únicamente lo primero a universitarios… ¿o sí? Bueno, el intermedio es explicar ambas cosas, pero decir que solo va a examen la primera… así tienes un 99.9% de eficiencia y, a lo mejor, uno de cada mil alumnos te agradece que hayas explicado mu-síntesis porque fuera de la universidad ni siquiera hubiera sabido que el problema que eso resuelve existía,… y se apunta a hacer la tesis, con lo que fuera siguen sin enterarse.

En resumen, el compromiso entre “intentar publicar algo que interese” versus “publicar para inflar mis estadísticas”, entre investigación “teórica” versus “aplicada” y entre docencia “fácil y práctica” versus docencia explicando cosas “difíciles” es complicado… supongo que en una universidad “saludable” debe haber un poco de todo: alentar el monocultivo es arriesgado.


Carlos Blanes, investigador del Instituto ai2

Publicado el 3 diciembre, 2018

 

Estudié Ingeniera Industrial en Madrid. Mientras estudiaba siempre pensaba que necesitaba aprender más y más para poder encontrar un trabajo. Salí de la universidad pensando que el desconocimiento que tenía dificultaría la incorporación al mercado laboral. Tenía mi título y la idea de que nadie me contrataría debido a mi falta de experiencia.

No fue así desde un principio y tuve la posibilidad de elegir. Renuncié a continuar en un departamento de la Universidad Politécnica de Madrid. Quería conocer mundo. Renuncié a trabajar en una gran compañía eléctrica porque pensé que me estancaría en la gestión sin poder desarrollar conocimientos técnicos propios de un ingeniero. Encontré un trabajo muy específico y de alta cualificación en el sector aeroespacial, en donde estuve algún tiempo. Quería saber más y no ser solamente el experto en. Pensé, lo mejor sería trabajar en una pequeña empresa para poder aprender de todo, así fue como acabé en aquella pequeña constructora pasando por multitud de funciones: diseñar máquinas, aprender a soldar, manejar una retroexcavadora…

Finalmente, tras lanzarme a la aventura por el mundo con mi bicicleta y regresar a Europa, pasando por Irlanda como reponedor de frutas y verduras, encontré un trabajo cualificado en el sector del automóvil en Valencia. Este sector era para mí como una entelequia, un reto muy atractivo en múltiples aspectos para un joven ingeniero. Allí pasé varios años en los que acumulé experiencia gracias al paso por distintos proyectos. Cualquiera habría pensado que era un buen trabajo para establecerse y garantizarte un sueldo decente, quizás para toda la vida. Era algo con lo que muchos habíamos soñado mientras estudiábamos.

Un día me di cuenta de que mis días allí eran como el “día de la marmota”. Sabías por donde te venían problemas. Ya conocía, a mi entender, el trabajo del día a día y éste se convirtió en una monotonía. Había adquirido experiencia y el trabajo era ya mucho más cómodo. No había grandes novedades tecnológicas que aprender. Las perspectivas de progresión te empujaban a la gestión alejándote poco a poco del aspecto más técnico. Salió de nuevo ese ingeniero inquieto que necesitaba seguir aprendiendo cosas nuevas. Y ahora qué, ¿quizás sea el momento de cambiar de trabajo, de comenzar otra vez un nuevo ciclo?

Surgió entonces la posibilidad de incorporarme en un proyecto de investigación en el Instituto ai2 de la UPV. El plan era descabellado: un sueldo un 40% inferior, un contrato temporal, alta incertidumbre a largo plazo… pero era el sitio ideal para seguir trabajando como el ingeniero que quiere seguir aprendiendo cosas nuevas. El cambio fue realmente brusco y a mejor desde el primer día. El horario era realmente flexible, los compañeros, jóvenes y menos jóvenes, estaban altamente cualificados y especializados, había una increíble cantidad de herramientas de toda índole y la posibilidad de seguir estudiando, de hacer un máster, de sacarte el doctorado. En fin, lo ideal para complicarme la vida, pero también para tener una buena salud mental.

Ya han pasado 11 años desde que entré en el Instituto ai2 y, aunque seguimos con la incertidumbre sobre el futuro del trabajo, no he parado nunca de trabajar. Cada día surgen nuevos retos, nuevos proyectos, nuevas ideas… todo te invita a seguir aprendiendo. Recientemente me incorporé como Profesor Asociado al DISA. Otro nuevo reto, otra nueva oportunidad de seguir aprendiendo y de seguir complicándome la vida.

Echo la vista atrás y analizando los diversos trabajos que he realizado, creo que es vital el trabajo en equipo. Creo que, detrás de todo buen trabajo, hay siempre un buen equipo de trabajo. Sinceramente, es lo que probablemente más me ha costado encontrar, trabajes donde trabajes. Doy un tirón de orejas a todos para fomentar el trabajo en equipo tanto aquí, en la universidad, como en cualquier otro lugar.


Francesc Benimelli, responsable del Servicio Mecánico del Instituto ai2

Publicado el 1 octubre, 2018

 

Tras proponerme escribir este editorial para el boletín del instituto y estar dándole vueltas pensando qué tema podía tratar, finalmente he llegado a la conclusión de que era una buena ocasión para compartir algunas consideraciones y una breve retrospectiva, siempre desde mi punto de vista, de la evolución de los servicios mecánicos, la cual, sin duda, ha venido ligada en gran medida a la impresión 3D.

Han pasado ya más de once años desde que tuve la oportunidad de formar parte del Instituto de Automática e Informática Industrial, un proyecto multidisciplinar que cubre diversas e importantes áreas de la automatización aplicada a la industria. Esta diversidad, desde el punto de vista de un servicio central como es, en este caso, servicios mecánicos, ofrece la posibilidad y plantea al mismo tiempo el reto constante de afrontar la resolución de problemas muy heterogéneos, unas veces con más éxito que otras.

En este sentido, tras iniciar mi andadura en los servicios mecánicos, he podido comprobar cómo, de una forma u otra, toda experiencia y conocimientos que he tenido ocasión de ir acumulando desde la carrera, la antigua Ingeniería Industrial, así como durante los años de doctorado e investigación en distintos campos, han acabado resultando útiles. Por otra parte, en más de una ocasión me he visto obligado a desempolvar los apuntes de alguna asignatura como punto de partida para la resolución de alguna tarea. Así, y desde un primer momento, poco a poco iría abriendo horizontes en diseño mecánico, mecanizado CNC, programación de robots industriales, etc. Y, cómo no, también en impresión 3D.

Desde el momento en que hizo su aparición, podría decirse que la impresión 3D se ha ido convirtiendo en el servicio por excelencia y, de alguna manera, ha sido el hilo conductor de los servicios mecánicos, con una clara y continua evolución a medida que han ido mejorando los componentes y el software de control de las impresoras. Por ello, me ha parecido interesante recopilar en los siguientes párrafos una pequeña cronología de los hechos más destacados de dicha evolución.

Aún recuerdo cuando Martín me propuso, allá por el 2009, utilizar una impresora 3D en el instituto. Por aquel entonces, las opciones disponibles eran más bien limitadas. En el sector profesional, como es habitual, estaban las soluciones más avanzadas en impresión 3D, como el sinterizado láser, aunque todas ellas fuera de presupuesto. En el segmento open source, por su parte, recuerdo los proyectos Makerbot, Reprap, con sus variantes, y Fabber, una impresora 3D que utilizaba tolvas para el material en lugar de filamento y que presumía de poder imprimir con sustancias comestibles como el chocolate. Finalmente, se optó por la Rapman de Bits From Bytes, una de las implementaciones del diseño de Reprap, cuyo montaje pieza a pieza llevó alrededor de una semana. La impresora Rapman dio bastante de sí, aunque limitaciones técnicas como la ausencia de una base calefactada podían llegar a hacer de la impresión de piezas con un mínimo tamaño una auténtica pesadilla. El proyecto de más envergadura que se imprimió con ella fue un brazo robot ligero que requirió trocear las piezas más grandes, cambiar el material de impresión de ABS a PLA e incluso un poco de “artesanía” para ayudar a la impresora en algunos casos.

En 2014, el instituto adquirió un nuevo diseño de Reprap para los servicios mecánicos, la famosa Prusa i3. Esta impresora incorporaba importantes mejoras tanto a nivel electrónico como de software y, en especial, contaba con una base calefactada que permitía liberarse definitivamente del entonces famoso “raft” para mejorar la adhesión de las piezas a la base y posibilitaba la impresión de piezas de mayor tamaño con mejores acabados. Por contra, cabe decir que mecánicamente esta implementación de la Prusa i3 llegaba a ser incluso peor que la Rapman en algunos aspectos, con un eje Z más inconsistente y una constante desnivelación de la base. Tampoco fue nunca completa la satisfacción con los extrusores que se probaron en esta impresora, con frecuentes atascos y la imposibilidad de utilizar materiales flexibles.

Un salto cualitativo significativo llegaría en 2016 con la compra de la Sigma de BCN3D. En este caso se trata de una impresora preensamblada de fábrica, con un diseño mecánico mucho más robusto, provista de dos cabezales con movimiento independiente en X que posibilita la impresión con dos materiales simultáneamente. La diferencia de acabado de las piezas con respecto a las anteriores impresoras saltaba a la vista desde un primer momento. Aunque no ha estado exenta de problemas técnicos, habiendo visitado el servicio técnico en dos ocasiones, la Sigma ha funcionado a pleno rendimiento durante largas temporadas y, en algunos proyectos, prácticamente se ha llevado al límite tanto en cuanto a precisión y tamaño de las piezas como en cuanto a tiempo de funcionamiento continuado, con sesiones maratonianas de tres o cuatro días sin interrupción, a veces sólo limitadas por la capacidad de la bobina de filamento.

La reciente aparición de una nueva revisión de la Sigma con la que nos sorprendía BCN3D a la vuelta de las vacaciones, con la incorporación del sistema de extrusión de Bondtech, hotends optimizados por e3D, detección de fin de filamento, etc., junto con el anuncio de la próxima disponibilidad de un kit de actualización para versiones anteriores de la impresora, permite augurar tanto un largo tiempo de servicio para la máquina como una nueva mejora en la calidad del servicio de impresión 3D.

De cara al futuro del servicio, no dejo de ver con expectación las continuas mejoras tecnológicas que van llegando tanto al mundo de la impresión 3D, en particular, como a otros sistemas de fabricación, en general; el progresivo abaratamiento de sus precios y el cada vez mayor número de aplicaciones donde pueden jugar un papel relevante. Cabe esperar, asimismo, que las condiciones económicas nos permitan seguir incorporando dichas mejoras tecnológicas a fin de poder ofrecer más y mejores servicios, lo cual, sin lugar a dudas, repercutirá positivamente sobre la actividad investigadora del instituto.

A este último respecto, y para poner un punto final a modo de reivindicación, quizá sería también interesante encontrar una fórmula, al menos en cuanto la normativa lo permita, mediante la cual los técnicos de apoyo de los distintos servicios del instituto que contamos con una trayectoria en investigación pudiéramos contribuir también de una forma mucho más directa en proyectos a fin de rentabilizar nuestra experiencia y, al mismo tiempo, poner un grano de arena en cuanto a la mejora del VAIP de nuestra estructura se refiere.


Pedro Albertos, cofundador del Instituto ai2 y profesor emérito de la UPV

Publicado el 31 mayo, 2018

 

2018 es un año de celebraciones y despedidas. Bueno, como todos. Siempre es el aniversario de algo y también siempre algo se acaba. Pero este año es para mí un tanto especial. Se van a cumplir 50 años de la creación de nuestra universidad y 43 de mi dedicación a ella. Es también el año en el que cierro mi ciclo docente y completo mi último curso académico. Así pues, esta reflexión va cargada de un poco de nostalgia y llena de recuerdos.

Corría el principio de los años ochenta y un grupo de jóvenes profesores (y yo) decidimos que era necesario establecer puentes con la industria y acometer proyectos conjuntos en los que pudiéramos validar nuestros pequeños avances científicos. Fruto de aquella iniciativa firmamos un proyecto con ESCOM, la empresa encargada de la generación y distribución de energía eléctrica en Sudáfrica, en el que aplicamos nuestros conocimientos en control, informática y sistemas de energía eléctrica. No creo que fuera el proyecto más importante del grupo, pero sí el que sirvió para proyectarnos industrial e internacionalmente. A este le sucedieron otros con grandes empresas, como Iberdrola o la Compañía Valenciana de Cementos Portland, en los que siempre complementábamos las cuestiones teóricas de Control con las de implementación en sistemas informáticos de tiempo real.

Equipo de ESCOM (1983)

Fueron estos proyectos, unidos a un estrecho lazo de colaboración entre sus participantes, lo que dio origen a un grupo de trabajo muy cohesionado que continuó desarrollando su labor en el marco del antiguo DISCA (Departamento de Ingeniería de Sistemas, Computadores y Automática). El aumento de la carga docente en este departamento trajo como consecuencia el aumento exponencial del profesorado lo que llevó en el año 2000 a una división del mismo por áreas de conocimiento.

La ilusión (y conveniencia) de trabajar juntos nos animó a proponer la creación del Instituto AI2, pues siempre hemos creído que la Automática necesita de la Informática de tiempo real y la Informática industrial tiene un amplio campo de trabajo con la automatización.

Termino el bosquejo histórico celebrando la expansión de estos dos grupos básicos a otros aspectos relacionados, como la robótica, la visión artificial y la informática gráfica y multimedia, conformando la base del Instituto que fue finalmente aprobado en 2004. Estos grupos constituyen los pilares de la investigación y de la transferencia de tecnología que se desarrolla en nuestro instituto.

Pero no todo es celebración de hechos pasados ni finalización de actividades. El futuro se presenta con numerosos retos a los que estamos prestos a responder y la evolución tecnológica abre un abanico de posibilidades de investigación y desarrollo para las que nuestro instituto está muy favorablemente posicionado.

Entre los temas de futuro en los que se tiene un conocimiento avanzado y una experiencia probada podemos resaltar cuestiones de:

  • Ingeniería de control: Sistemas de control en red, de procesos complejos, de sistemas electrónicos, de glucosa en diabetes…
  • Sistemas de tiempo real: aplicaciones críticas, asignación óptima de recursos, sistemas empotrados…
  • Robótica: móvil, aérea, de rehabilitación, de manipulación de productos delicados, drones, UAVs…
  • Sistemas de energía: eólica, híbrida, ahorro energético, pilas de combustible…
  • Visión: 3D, microscópica, Inspección, vigilancia…
  • Interfaces: naturales, multitáctiles…
  • Arquitecturas web: organización, prestaciones, sistemas web avanzados …
  • Y otras cuestiones diversas como sistemas de realidad aumentada, almacenes virtuales, …

Queda mucho por hacer y tenemos los mejores ingredientes para consolidar un centro de prestigio internacional (adjunta una muestra de lo más difícil, el conocimiento y la experiencia).

En este proyecto común todos debemos aportar lo mejor que tengamos desde la situación en que nos encontremos. Yo, por mi parte, seguiré contribuyendo en la medida que pueda y estiméis oportuno.

 

Equipo del Instituto ai2 (2017)


Herme Gil, investigador del Área de Informática Gráfica y Multimedia del Ai2

Publicado el 28 marzo, 2018

 

El cambio es algo intrínseco en cualquier elemento de la sociedad, es algo que va asociado a la propia evolución de los seres vivos y por ende de las organizaciones a las que pertenecen sean del corte que sean, públicas o privadas. El cambio ha existido, existe y existirá aunque a muchos nos cueste admitirlo y aceptarlo pero es lo que hay. En pleno siglo XXI este cambio tiene una componente diferencial respecto otros tiempos y es la vertiginosidad con la que se produce. El catalizador principal de esto seguramente es la aparición y desarrollo de las tecnologías, en lo que muchos denominan la Revolución Tecnológica y sobre todo las TIC’s, Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, que han permitido cambiar muchos procesos en el mundo de las organizaciones y de las personas en general.


Jorge Bondia. Investigador del Instituto de Automática e Informática Industrial

Publicado el 31 enero, 2018

 

El principio del año invita siempre a la reflexión sobre los logros y fracasos del año recién acabado y la definición de nuevas (o no tan nuevas) metas para el presente. Ya a finales de enero uno se da cuenta de que muchas tuvieron una vida exigua, bajo la sombra de los grandes retos. Y es que 2018 es un año que se presenta desafiante.


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