La robótica ha experimentado un crecimiento constante en los últimos años. La mayor capacidad de cómputo, el bajo costo de los componentes y algunas iniciativas —como Open Robotics— han impulsado la creación de nuevas empresas dedicadas a comercializar robots, además de permitir que compañías de otros sectores inviertan en esta tecnología. Esto se traduce en aplicaciones tan diversas como brazos robóticos industriales, drones para el control de almacén y robots móviles para el transporte de mercancías o la seguridad perimetral.

De acuerdo con cifras publicadas por la Federación Internacional de Robótica (IFR), México ocupa el noveno lugar mundial en instalaciones de robots industriales. En cuanto a la adopción de robots de servicio para diversas aplicaciones, por ejemplo en la agricultura, se ha registrado un crecimiento acelerado a nivel mundial. No obstante, la mayoría de estas aplicaciones dependen de la intervención humana o de sistemas de automatización que “guían” al robot. Así, el sistema robótico ejecuta acciones en serie, ya sea siguiendo órdenes del operador o mediante sensores simples que le proporcionan un entendimiento básico de su entorno. Sin embargo, esto no es suficiente: idealmente, el robot debería ser capaz de tomar decisiones adecuadas en función de lo que sucede a su alrededor y aprender de sus experiencias para resolver problemas futuros. En otras palabras, no se trata solo de robots que siguen órdenes preprogramadas, sino de aquellos que aprenden de sus errores y toman decisiones en tiempo real. ¿Ciencia ficción? En la actualidad, ya no lo es, ya que es el resultado de la fusión entre robótica e inteligencia artificial (IA). Con técnicas como el aprendizaje automático, la visión computacional y las redes neuronales, es posible crear robots autónomos capaces de realizar actividades sin recibir instrucciones directas de un operador humano.

Los robots que han transformado la industria mundial son numerosos y variados. Por ejemplo, el robot Stretch de Boston Dynamics utiliza un aprendizaje compartido o transversal, lo que le permite “aprender” de los datos y experiencias de otros robots. En el ámbito agrícola, robots dotados de tecnología de visión artificial avanzada pueden distinguir de manera eficiente entre cultivos y maleza, lo que se traduce en un ahorro de agua y herbicidas; incluso, algunos cuentan con sensores que evalúan la salud de los cultivos, haciendo la agricultura más eficiente y sostenible.

Además, la robótica y la IA se aplican en sectores tan diversos como el alimentario, el de limpieza, el de servicios y el de manufactura. También colaboran en la exploración de las profundidades del mar: la flota de drones de Ocean Infinity está cartografiando el fondo oceánico y descubriendo recursos ocultos. Asimismo, el rover Perseverance de la NASA, junto con el dron Ingenuity, está explorando y realizando descubrimientos impresionantes en la superficie de Marte.

La fusión de ambas áreas de la ingeniería impulsa la innovación, mejora la competitividad de empresas y países, y abre la puerta a avances disruptivos en múltiples sectores. Sin embargo, es fundamental diseñar y fabricar robots que, desde su creación hasta su desecho, minimicen su impacto ambiental, así como promover normativas que garanticen un progreso ético y beneficioso para toda la sociedad.