Investigación presenta IA para inspección de cascos y robótica marina colaborativa

El artículo ‘Shared Autonomy through LLMs and Reinforcement Learning for Applications to Ship Hull Inspections’ investiga cómo las tripulaciones pueden coordinarse con sistemas robóticos autónomos mediante interfaces de lenguaje natural y un Mission Manager basado en Behavior Trees. El sistema permite que un supervisor humano defina altos niveles de tarea (“inspecciona puntos de soldadura críticos en casco A3”) y el robot interprete y ejecute sub‑misiones (movimiento, evitación, escaneo). Los resultados preliminares muestran que esta arquitectura reduce la carga cognitiva del operador, mejora la trazabilidad de decisiones y facilita uso de sensores de ultrasonido, visión artificial e IA explicable en inspecciones de casco en entornos portuarios. Para mantenimiento naval, abre camino a “mantenimiento asistido” donde la detección de defectos se combina con la decisión humana, incrementando eficiencia y seguridad.