¿Qué es, para que sirve y cómo se implementa Inteligencia Artificial en Robótica?

¡Bienvenido a este artículo sobre herramientas para inteligencia artificial (IA) y robótica! En él, exploraremos las diferentes opciones disponibles que pueden ayudar al desarrollo e implementación exitosa del IA en el campo de la tecnología. De manera generalizada se entiende por Inteligencia Artificial a un sistema capaz de procesos cognitivos como aprendizaje automático, reconocimiento visual y comprensión natural language processing (NLP). Estas herramientas pueden ser utilizadas en diversos campos tales como la industria manufacturera o el sector financiero.
Lenguajes de Programación: Los lenguajes de programación son fundamentales para desarrollar aplicaciones IA y robótica, ya que permiten a los usuarios crear código personalizado según sus necesidades específicas. Algunos ejemplos populares incluyen Python (con bibliotecas como TensorFlow o Keras), Rust(para sistemas embebidos) Java C++ y JavaScript para el desarrollo de aplicaciones web e inteligencia artificial en la nube, entre otros muchos más.
Frameworks: Los frameworks son herramientas que proporcionan una estructura básica sobre cómo desarrollar un proyecto específico sin tener que comenzarlo desde cero cada vez. Para IA y robótica hay varios marcos populares como TensorFlow, Keras o PyTorch para el desarrollo de red neuronal profunda (DNN), así también Apache OpenCV en C++/C por su versatilidad e implementación masiva a nivel industrial
APIs: Las APIs son servicios web que permiten al usuario acceder y utilizar funcionalidades específicas sin necesitar escribir código. Para IA hay varias API disponibles como Google Cloud Vision, Microsoft Azure Cognitive Services o IBM Watson para reconocimiento de imágenes/videos , NLP entre otros muchos más
Herramientas especializadas: Existen herramientas específicas diseñados por el desarrollo e implementación del IA en robótica como Robot Operating System (ROS) que es un sistema operativo para sistemas embebidos, y proporciona una estructura modular de software reutilizable. Otro ejemplo son las herramientas Matlab/Simulink especializadas en control avanzado e inteligencia artificial
En conclusión hay muchísimos recursos disponibles que pueden ayudar al desarrollo del IA y robótica, desde lenguajes de programación hasta APIs especificamente diseñados para ello. Con la creciente popularidad de esta tecnología es importante mantenerse actualizado sobre las últimas herramientas en constante evolución. ¡Buena suerte con tu proyecto!