Estudiantes de la Universidad Nacional Autónoma de México conquistaron dos primeros lugares en la competencia de robótica e inteligencia artificial más importante en el mundo, la RoboCup 2023, en Burdeos, Francia.
En la liga @Home (at Home) obtuvieron el premio a la mejor navegación, mientras que en Logistics, se llevaron el galardón Exceeding Performance in Challenge Track (desempeño superior en pista de desafío).
Las escuadras son parte del Laboratorio de Biorrobótica de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, a cargo de Jesús Savage.
El encargado de este laboratorio detalló que ambos equipos están conformados por alumnos de la Facultad de Ingeniería, del posgrado de Ciencia e Ingeniería en Computación y del posgrado de Ingeniería Eléctrica.
En el de @Home participaron estudiantes de la Universidad Japonesa de Tamawaba.
Es la primera vez que alumnos de la UNAM participaron por primera vez en Logistics.
Desempeño de los equipos
El equipo de Logistics tuvo colaboración de otras universidades que han tenido convenios con la UNAM.
Por tanto, dos alumnos provenientes de la Universidad de Graz, en Austria, hicieron una estancia en el país, mientras que una de las alumnas de la Facultad estuvo tres semanas en esa institución.
Los estudiantes que participaron en Logistics son: Rebeca Muñoz, de la maestría en Ingeniería Eléctrica, Campo Disciplinario de Sistemas Electrónicos, y Daniel Ruelas, del doctorado en Ciencias de la Ingeniería.
También particparon José Martínez, de la carrera de Ingeniería Electrónica; Julio César Martínez Castillo, del posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación, y Mitzi Anahí Ramírez Estrada, del posgrado en Procesamiento Digital de Señales de la Facultad de Ingeniería.
Savage explicó en un comunicado de la UNAM que “en la categoría Logistics, participamos en una prueba en la que el robot tenía que hacer el reconocimiento de ciertos objetos en el medio ambiente”.
En tanto, en la liga @Home, el robot debía navegar en un ambiente y seguir a una persona, evadir obstáculos, llegar a un lugar desconocido, dejar una bolsa y regresar al origen.
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