La empresa Schréder España se ha unido al consorcio del proyecto de investigación y desarrollo Adapta para la flexibilización en la robótica industrial mediante la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para factorías con alta capacidad de adaptación y resiliencia.
![proyecto Adapta](https://static.esmartcity.es/media/2024/06/schreder-espana-se-une-proyecto-adapta-flexibilizacion-robotica-industrial1.png)
El objetivo principal de Adapta es el desarrollo de un conjunto de tecnologías y estrategias que den respuesta a las necesidades de manipulación, intralogística y definición de procesos productivos de las empresas manufactureras. Está subvencionado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI), con el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación y de fondos europeos.
El consorcio del proyecto está formado por Ibermática, CT Ingenieros de Catalunya Aeronáuticos, de Automoción e Industriales; Automatización de Sistemas y Aplicaciones Industriales, División Industrial Artisteril, BCN Vision, Schréder Socelec, Fundación Tekniker, Fundación Eurecat y la Universidad Carlos III de Madrid.
Objetivos parciales del proyecto Adapta
El propósito general de Adapta se sustenta sobre soluciones robóticas flexibles que incorporan los avances de la IA y el uso de infraestructuras digitales y se materializa en cinco objetivos parciales.
Se trata de mejorar las capacidades de percepción de los sistemas robóticos por medio de imágenes y por la monitorización del contacto en procesos de manipulación, desarrollar sistemas de manipulación que permitan adaptarse a situaciones desconocidas o cambiantes con la mínima intervención humana o acelerar el proceso de definición de tareas de ensamblado y manipulación mediante técnicas de aprendizaje por demostración.
Otros objetivos son contribuir al desarrollo de sistemas de producción basados en arquitecturas de control abiertas, que consideren la presencia de seres humanos y la interacción con los mismos, así como habilitar infraestructuras digitales para la interoperabilidad, la compartición segura y soberana de datos, y la gestión del ciclo de vida de modelos de machine learning.