Adimen Artifiziala Robotikan
Adimen artifizialak robotika autonomoaren esparruan jokatzen duen papera erabakigarria da, horri esker robotek gero eta autonomia handiagoa hartzen baitute, printzipioz giza adimena beharko luketen zereginak egiteko orduan. Zehazki, adimen artifiziala arduratuko litzateke robotaren sentsoreek biltzen dituzten datuak prozesatzeaz eta interpretatzeaz, ondoren, robotaren inguruan hautemandakoa oinarri hartuta, jarduteko erabaki egokiak hartu ahal izateko. Aplikazio ezagunenetako bat ibilgailuen gidatze autonomoa da. Kamerek ibilgailuaren inguruan gertatzen denaren irudiak jasotzen dituzte, eta datu horiek adimen artifizialarekin tratatzen dira ondoren, gidatzeko jarraibideak lortzeko.
Horregatik guztiagatik, eta robotika autonomoari buruzko ezagutza zabaltzeko asmoz, Robotikarako Adimen Artifizialari buruzko formakuntza egin da Tknikako Robotika Autonomoa espezializazio-arloan. Prestakuntza horretan, honako puntu hauek landu dira:
1- Adimen artifizialaren oinarriak: adimen artifizialaren printzipioetara sarrera, dauden adimen artifizial motak, horien ezaugarri nagusiak, inferentziarako HW plataforma desberdinak, etab.
2- Adimen artifiziala Jetson Nano erabilita: Jetson Nano erabiliz, Deep Learning modelo desberdinen inferentzia. Real Time-erako optimizatutako hainbat modelo Jetson Inference-ekin eta MediaPipe.
3- Adimen Artifizialaren integratzea ROS-en: MediaPipe bidez esku keinuak detektatzen dituen modeloaren integratzea ROS nodo batean, python programazioa eta Anakondaren ingurune birtualak erabiliz.
4- Modeloen entrenamendua: gainbegiratutako entrenamendu-prozesuaren azterketa teorikoa, Jetson Nano eta GPU-aren gaineko fine tuning-a, Roboflow eta Label Studio duten dataset libreak lortu eta etiketatzea, etab.
5- LLM ereduak integratzea: hizkuntza-eredu handien oinarri teorikoak eta kasu praktikoa LMStudiorekin.
Ikastaroan zehar eskuratutako ezagutzak plataforma robotikoetan jarriko dira praktikan, eta Euskadiko Lanbide Heziketako sarera transferitzeko bultzatuko dira.
