Resumen: Esta investigación presenta un sistema de control novedoso para pinzas robóticas que aprovecha las propiedades dinámicas de autorreparación de polímeros. Proponemos un marco de aprendizaje por refuerzo que adapta en tiempo real los perfiles de fuerza de la pinza a partir de la retroalimentación de sensores de deformación embebidos que monitorean la deformación y la cicatrización del polímero. Este enfoque permite manipular con robustez objetos frágiles o de geometría irregular, mejorando la precisión y reduciendo daños respecto a soluciones convencionales.

Introducción: Las pinzas robóticas son elementos clave en sistemas automatizados, pero su rendimiento suele verse limitado por la rigidez y la falta de adaptación a variaciones de los objetos. Los polímeros autorreparables ofrecen una alternativa al permitir que la superficie de agarre recupere daños y mantenga un rendimiento consistente. Este trabajo se centra en el subcampo de agarre adaptativo con polímeros autorreparables para microensamblaje de componentes electrónicos, con la intención de automatizar procesos que hoy requieren intervención manual.

Diseño del sistema: El sistema integra tres componentes principales: una pinza con matriz de polímero autorreparable y actuadores neumáticos, una red sensorial con galgas de deformación embebidas y un controlador basado en aprendizaje por refuerzo. La presión de los actuadores determina la fuerza de agarre inicial mientras la matriz polímera aporta conformabilidad y resiliencia.

Control por aprendizaje por refuerzo: Se emplea un agente DQN adaptado para procesar lecturas de deformación, la posición del objeto proporcionada por un sistema de visión y el tiempo desde el último evento de deformación. Las acciones consisten en ajustar la presión neumática por actuador. La función de recompensa prioriza el éxito en el agarre, penaliza la deformación excesiva y valora la estabilidad del agarre. El entrenamiento se realiza inicialmente en simulador y posteriormente con datos experimentales recopilados en pruebas de microensamblaje.

Modelado del material: Las cinéticas de cicatrización se modelan mediante una expresión dependiente de la temperatura basada en la tendencia de Arrhenius, y la recuperación de la deformación se describe con una ecuación diferencial que equilibra la tasa de curación y la carga aplicada. Estos modelos físicos se integran en el entorno de entrenamiento del agente para mejorar la muestra y la eficiencia del aprendizaje.

Red sensorial y procesamiento: Las galgas de tensión embebidas permiten estimar la distribución de esfuerzos y detectar eventos de daño. Estas señales se filtran y normalizan para alimentar al agente, posibilitando decisiones de control en milisegundos que reducen el riesgo de dañar componentes microelectrónicos.

Diseño experimental: Se probaron muestras de silicio de geometrías y tamaños variados para generar un conjunto de entrenamiento de alta fidelidad. Las métricas de evaluación incluyen tasa de éxito en el agarre, daño promedio medido en microgramos y tiempo de agarre. En ensayos controlados el sistema alcanzó una tasa de éxito elevada con daño medio reducido y tiempos de ciclo compatibles con procesos de microensamblaje.

Escalabilidad y roadmap: En el corto plazo la prioridad es la integración con líneas de microensamblaje y optimizar throughput. En el mediano plazo se ampliará la capacidad para variados materiales y formas e incorporaremos sensores adicionales. A largo plazo se busca desarrollar sistemas autónomos capaces de autodiagnosticarse y reparar la pinza in situ, además de explorar formulaciones de polímeros con cinéticas de curado específicas para tareas concretas.

Aplicaciones y ventajas comerciales: Este enfoque es especialmente útil en microensamblaje de componentes electrónicos delicados, robótica blanda y manipulación biomédica. La combinación de materiales adaptativos y control inteligente reduce tiempos de mantenimiento, aumenta la vida útil del end effector y minimiza el desperdicio por daños en piezas costosas.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio. Ofrecemos servicios integrales para llevar proyectos de laboratorio a producción, desde prototipos de control avanzado y agentes IA hasta integraciones cloud en AWS y Azure. Si su proyecto necesita soluciones de IA para empresas o desarrollo de software a medida, en Q2BSTUDIO contamos con equipos expertos en arquitecturas escalables y servicios gestionados. Consulte nuestras soluciones de inteligencia artificial en Q2BSTUDIO Inteligencia Artificial y descubra cómo desarrollamos aplicaciones a medida en Software a medida y aplicaciones multiplataforma.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Conclusión: Integrar dinámicas de polímero autorreparable con aprendizaje por refuerzo permite diseñar pinzas robóticas más adaptativas y resistentes, capaces de manipular piezas sensibles con mayor precisión y menor daño. Esta línea de trabajo abre nuevas oportunidades para automatizar procesos que hoy requieren intervención manual y para ofrecer soluciones avanzadas en sectores que demandan manipulación cuidadosa y alta fiabilidad.

Contacto: Para explorar colaboraciones en software a medida, soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad o migraciones a la nube con servicios cloud aws y azure, visite nuestra sección de servicios o contacte con Q2BSTUDIO para una evaluación personalizada.