La expresión “sistemas autónomos” se utiliza con frecuencia (y a menudo indebidamente) para describir sistemas que, sin intervención manual, pueden cambiar su comportamiento en respuesta a hechos imprevistos [1]. Propondremos aquí una definición más completa. Es un trabajo en curso que se publica aquí como opinión sobre los sistemas de automatización industrial.
Thomas Gamer ABB Corporate Research, Ladenburg, Germany, thomas.gamer@de.abb.com; Alf Isaksson ABB Corporate Research, Västerås, Sweden, alf.isaksson@se.abb.com
Un sistema que reacciona en tiempo real ante entradas cambiantes no tiene nada de nuevo. Los coches, por ejemplo, ya cuentan con una considerable cantidad de automatización de bajo nivel, como el control electrónico de estabilidad (ESC) o el frenado antibloqueo (ABS). Aunque los algoritmos pueden actuar sobre infinidad de entradas y alcanzar una complejidad considerable, los datos de entrada están muy estructurados y la gama de posibles acciones es limitada. Por el contrario, un coche autónomo debe ocuparse de variables menos estructuradas que exigen mayor variedad de reacciones. El algoritmo debe reaccionar al encuentro con todo tipo de vehículos, así como ante peatones, geometrías de carretera, condiciones meteorológicas, comportamiento errático de otros y objetos y sucesos aleatorios que los programadores quizá no hayan previsto. Los sistemas convencionales de automatización permiten que los procesos de bajo nivel funcionen sin intervención humana en condiciones normales. Las tareas más complejas siguen precisando la decisión humana. Aumentar la autonomía de los sistemas de automatización consiste en pasar cada vez más tareas de este tipo al sistema.
Crear un sistema autónomo
Muchas de las entradas necesarias para aumentar la autonomía ya están disponibles digitalmente. Incluyen el sensor y los datos de proceso de la automatización clásica, pero también las entradas de fuentes como cámaras de vigilancia o datos meteorológicos y de mercado. La inteligencia artificial (IA) es una tecnología valiosa para el tratamiento de estos datos. Hay cierta tendencia a confundir IA con un sistema autónomo. La IA es un medio tecnológico para lograr un nivel concreto de autonomía. La autonomía es el objetivo que la IA puede ayudar a alcanzar.
Un sistema de automatización ejecuta instrucciones definidas con precisión dentro de un margen operativo limitado. Un bucle de control clásico puede dividirse en las fases de detección, análisis y acción. Por ejemplo, si un motor gira demasiado deprisa (detección), el controlador decide bajarla velocidad (análisis) y reduce la corriente que lo alimenta (acción). El bucle de realimentación de un sistema autónomo añade otra capa aplicando el mismo principio pero a un nivel más complejo, y afronta también lo desconocido o imprevisto. Un vehículo autónomo identifica un obstáculo (percepción), reconoce que la situación podríavolverse peligrosa (comprensión) y adopta medidascorrectivas modificando la velocidad y la trayectoriadel vehículo (resolución) →1.
Niveles de autonomía
Para definir objetivos en la transición a sistemas autónomos es importante establecer una taxonomía de manera que proveedores y clientes puedan definir dónde están y dónde quieren estar a corto, medio y largo plazo. Este artículo propone una taxonomía de la autonomía de seis niveles inspirada en las definiciones del sector de la automoción →2-3. Se basa esencialmente en dos dimensiones: alcance de la tarea automatizada y función del ser humano. La taxonomía empieza sin autonomía (nivel 0; se admite una automatización generalizada de bajo nivel) y avanza hasta el funcionamiento plenamente autónomo (nivel 5), en el que sistema decide y actúa.
En el nivel 1 el sistema presta asistencia operativa mediante el apoyo a la decisión o la asistencia remota. Son ejemplos el software de localización de vehículos subterráneos de minería o de buquesmediante sensores adicionales como LIDAR y radar →4.
El nivel 2 bordea la autonomía ocasional en situaciones determinadas. Aquí, el sistema de automatización toma el control en situaciones determinadas cuando y como lo solicita un operador humano y durante períodos limitados. El operador está muy presente, vigila el estado de funcionamiento y especifica los objetivos para situaciones de control limitado. Un ejemplo es un piloto automático para buques que, a petición, asume el control de la velocidad y el rumbo en una ruta predefinida, pero con un capitán activo y plenamente responsable.
En el nivel 3, los sistemas automatizados asumen el control en ciertas situaciones. Esto también puede denominarse “autonomía limitada”. El operario humano “firma” para aceptar las soluciones propuestas o recupera elcontrol. El requisito es la supervisión completa y automatizada del entorno. Un ejemplo sería la perforación autónoma seguida de la carga autónoma de explosivos en una mina subterránea→5. En esta configuración, el operador (remoto) puede recibir alertas en situaciones excepcionalesy recuperar el control o confirmar una estrategia de resolución sugerida.
En el nivel 4, el sistema asume el control pleno en ciertas situaciones y aprende de sus acciones pasadas para predecir y resolver mejor los problemas por sí mismo. Un ejemplo es el atraque autónomo de un buque, mientras el capitán actúa a lo sumo como supervisor.
En lo alto de esta taxonomía está el nivel 5. El funcionamiento es siempre completamente autónomo. La interacción con el usuario es innecesaria y no hace falta ningún operador humano. Por el momento, esto es solo una aspiración, pero, por ejemplo, un vehículo minero eléctrico que cargase el mineral de formato talmente autónoma tendría importantesventajas de seguridad y productividad.
Hay un salto importante entre los niveles 0, 1 y 2 por un lado, y los 3, 4 y 5, por otro. En el primer grupo hay cierta autonomía, pero de alcance limitado, y el operador humano mantiene siempre el control activo. La situación cambia en los tres niveles superiores, porque el operador humano desempeña como máximo un papel pasivo.Todavía no se ha prestado suficiente atención a la responsabilidad legal en caso de problemascon un sistema autónomo. El caso sería parecido al de un accidente en el que intervienen coches autónomos. La responsabilidad jurídica y la aceptación pública están aún por determinar. La autonomía atrae inicialmente la atención en aplicaciones similares a la conducción autónoma. En ABB, esto significa barcos, robots móviles, grúas de puerto y vehículos y maquinaria de minería. ABB espera que la autonomía entre también en otros dominios tradicionales de ABB, como industrias de procesos, redes eléctricas y edificios. Se sigue trabajando en la definición de niveles de autonomía detallados para todas las aplicaciones anteriores sobre la base de la taxonomía presentada. Además de ser una herramienta taxonómica, estos niveles detallados pueden ayudar a las empresas a determinar enqué nivel están, en cuál quieren estar y dónde están los problemas de la transición. El nivel deseado estará influenciado por la aceptabilidad individual de las soluciones, incluidos aspectos de riesgo, beneficios y responsabilidad, y por la madurez de la tecnología pertinente.
Referencias [1] David P. Watson, David H. Scheidt: Autonomous Systems, Johns Hopkins Applied Physics Laboratory, Technical Digest, vol. 26, no. 4, 2005.
