Estrategias de control impulsadas por inteligencia artificial y bioinspiradas para la robótica industrial: una revisión sistemática de tendencias, desafíos e innovaciones sostenibles hacia la Industria 5.0
Autores: Urrea, Claudio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Estrategias de control impulsadas por inteligencia artificial y bioinspiradas para la robótica industrial: una revisión sistemática de tendencias, desafíos e innovaciones sostenibles hacia la Industria 5.0
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Bioinspirado
Inteligencia artificial
Robótica industrial
Gemelos digitales
Centrado en el ser humano
Industria 5.0
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los robots industriales están experimentando un cambio transformador a medida que las estrategias de control impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) y bioinspiradas desbloquean nuevos niveles de precisión, adaptabilidad y sostenibilidad multidimensional alineados con la Industria 5.0 (eficiencia energética, circularidad de materiales y emisiones a lo largo del ciclo de vida). Esta revisión sistemática analiza 160 estudios de control de robótica industrial revisados por pares (2023-2025), incluyendo un subconjunto ampliado bioinspirado/céntrico en el ser humano, para evaluar: (1) las metodologías de control dominantes y emergentes; (2) el papel transformador de los gemelos digitales y la conectividad habilitada por 5G; y (3) los persistentes desafíos técnicos, éticos y ambientales. Siguiendo las directrices de los Elementos Preferidos para Informes de Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) 2020, el estudio emplea una metodología rigurosa, centrándose en el control adaptativo, el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), la colaboración humano-robot (HRC) y los algoritmos inspirados en la mecánica cuántica. Los hallazgos clave destacan reducciones de latencia de hasta el 30% en la optimización en tiempo real, ganancias de eficiencia de hasta el 22% a través de gemelos digitales y ahorros de energía de hasta el 25% de diseños bioinspirados (todas las proporciones se informan en relación con las líneas base de comparación especificadas en las fuentes citadas). Sin embargo, permanecen barreras críticas, incluidas limitaciones de escalabilidad (con demandas computacionales hasta un 40% más altas) y vulnerabilidades de ciberseguridad (con tasas de exposición de hasta el 20%). La convergencia de la IA, los sistemas bioinspirados y la computación cuántica está lista para permitir una robótica sostenible, autónoma y centrada en el ser humano, pero requiere marcos de seguridad estandarizados y arquitecturas híbridas para apoyar completamente la transición de la Industria 4.0 a la Industria 5.0. Esta revisión ofrece una hoja de ruta estratégica para la futura investigación y adopción industrial, enfatizando el diseño centrado en el ser humano, los marcos éticos y los principios de economía circular para abordar los desafíos globales de la manufactura.
Descripción
Los robots industriales están experimentando un cambio transformador a medida que las estrategias de control impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) y bioinspiradas desbloquean nuevos niveles de precisión, adaptabilidad y sostenibilidad multidimensional alineados con la Industria 5.0 (eficiencia energética, circularidad de materiales y emisiones a lo largo del ciclo de vida). Esta revisión sistemática analiza 160 estudios de control de robótica industrial revisados por pares (2023-2025), incluyendo un subconjunto ampliado bioinspirado/céntrico en el ser humano, para evaluar: (1) las metodologías de control dominantes y emergentes; (2) el papel transformador de los gemelos digitales y la conectividad habilitada por 5G; y (3) los persistentes desafíos técnicos, éticos y ambientales. Siguiendo las directrices de los Elementos Preferidos para Informes de Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) 2020, el estudio emplea una metodología rigurosa, centrándose en el control adaptativo, el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), la colaboración humano-robot (HRC) y los algoritmos inspirados en la mecánica cuántica. Los hallazgos clave destacan reducciones de latencia de hasta el 30% en la optimización en tiempo real, ganancias de eficiencia de hasta el 22% a través de gemelos digitales y ahorros de energía de hasta el 25% de diseños bioinspirados (todas las proporciones se informan en relación con las líneas base de comparación especificadas en las fuentes citadas). Sin embargo, permanecen barreras críticas, incluidas limitaciones de escalabilidad (con demandas computacionales hasta un 40% más altas) y vulnerabilidades de ciberseguridad (con tasas de exposición de hasta el 20%). La convergencia de la IA, los sistemas bioinspirados y la computación cuántica está lista para permitir una robótica sostenible, autónoma y centrada en el ser humano, pero requiere marcos de seguridad estandarizados y arquitecturas híbridas para apoyar completamente la transición de la Industria 4.0 a la Industria 5.0. Esta revisión ofrece una hoja de ruta estratégica para la futura investigación y adopción industrial, enfatizando el diseño centrado en el ser humano, los marcos éticos y los principios de economía circular para abordar los desafíos globales de la manufactura.