Las alianzas con el MIT, Stanford, Columbia y otras instituciones abordan algunos de los mayores desafíos del mundo, como el envejecimiento de la sociedad, el cambio climático y la comprensión humana
LOS ALTOS, California, 15 de mayo de 2023 /PRNewswire-HISPANIC PR WIRE/ — El Toyota Research Institute (TRI) anunció hoy los últimos resultados de su programa de investigación colaborativa con instituciones académicas de los Estados Unidos. Esta iniciativa ha financiado $100 millones para investigación y ha generado más de 1,250 presentaciones de informes desde su creación en 2016, lo que la convierte en uno de los mayores programas de investigación colaborativa del mundo a cargo de una compañía automotriz.
El programa se amplió durante 2022 para incluir 21 universidades asociadas y 61 proyectos centrados en energía y materiales, inteligencia artificial centrada en el ser humano, conducción interactiva humana, aprendizaje automático y robótica.
«Estamos sumamente satisfechos con los resultados de nuestras alianzas con este excelente grupo de instituciones e investigadores», expresó Eric Krotkov, quien lidera el programa de investigación universitaria. «Creemos que la colaboración es la clave para abordar los mayores desafíos de la sociedad y confiamos en que este programa seguirá logrando nuevos avances».
Cada proyecto cuenta con un investigador del TRI que trabaja con un equipo universitario en una estrecha colaboración entre el sector académico y la industria.
«La colaboración del TRI con las universidades aporta gran conocimiento y nuevas ideas a nuestras labores de investigación», señaló Brian Storey, director sénior de energía y materiales del TRI. «Este programa nos ayuda a crear tecnologías innovadoras y fomenta la próxima generación de líderes innovadores».
Solo en el último año, tres informes ganaron premios en la conferencia Robotics: Science and Systems (RSS). Algunos aspectos destacados del proyecto del programa incluyen:
Capacidades robóticas avanzadas
El Laboratorio de Inteligencia Artificial y Robótica de Columbia (CAIR), dirigido por la profesora asistente de ciencias de la computación Shuran Song, se asoció con el TRI para desarrollar capacidades robóticas que puedan manejar objetos deformables y no rígidos capaces de plegarse, doblarse y cambiar de forma. Estos avances se probaron exitosamente con robots que doblan ropa lavada y manipulan bolsas flexibles. Su equipo ganó un premio al Mejor Informe en la RSS 2022 por desarrollar un algoritmo llamado Iterative Residual Policy (IRP), un marco de aprendizaje general para tareas repetibles con dinámicas complejas.
«Trabajar con el TRI ha sido una experiencia increíble. La alianza nos ha permitido aprovechar recursos de nivel industrial, que han sido fundamentales para impulsar nuestra investigación», señaló Shuran Song. «Me siento honrada de tener la oportunidad de trabajar con un equipo tan excepcional y me entusiasma ver lo que podemos lograr juntos en el futuro».
Durabilidad de los catalizadores de celdas de combustible
Tanto los vehículos de celdas de combustible de hidrógeno como los electrolizadores de hidrógeno requieren materiales catalizadores que utilizan elementos costosos y escasos como el platino y el iridio. Un desafío de larga data es encontrar materiales de reemplazo que utilicen elementos más abundantes. Sin embargo, todas las alternativas propuestas no duran mucho en un entorno operativo antes de disolverse. Los laboratorios dirigidos por el profesor Thomas Jaramillo de la Universidad de Stanford y la científica asociada Michaela Burke Stevens del Centro del Acelerador Lineal de Stanford (SLAC) están trabajando con investigadores del TRI para crear teorías, impulsadas por datos, sobre la durabilidad de los catalizadores mediante el uso de una nueva técnica experimental que permite medir en tiempo real incluso las cantidades más pequeñas de materiales en disolución.
Gobernador computacional
El profesor Ilya Kolmanovsky en la Universidad de Míchigan desarrolló una arquitectura de gobernador que podría utilizarse para acelerar el tiempo de ejecución de una solución de sistema de control predictivo modelo (MPC). Los investigadores del TRI colaboraron con este proyecto y se inspiraron en él con el fin de crear una solución para Toyota Motors que resuelve un problema de control de vehículos en el que los cambios repentinos en los puntos de calibración causarían falta de respuesta.
«Creo que nuestro proyecto es un ejemplo de cómo el TRI combina el conocimiento, la experiencia y las capacidades de la industria y el sector académico para desarrollar soluciones que finalmente generen un impacto en el mundo real», comentó Ilya Kolmanovsky. «Esta es, sin duda alguna, una de las mejores colaboraciones de investigación que he tenido».
El TRI planea continuar el programa en 2024 con nuevos proyectos adicionales de alto riesgo y alta recompensa para acelerar el desarrollo de tecnologías clave para Toyota.
Obtenga más información sobre las labores de investigación del TRI en Medium.
Acerca de Toyota Research Institute
Toyota Research Institute (TRI) realiza investigaciones para promover la energía y los materiales, la inteligencia artificial centrada en el ser humano, la conducción interactiva humana, el aprendizaje automático y la robótica. Bajo la dirección del Dr. Gill Pratt, el equipo de investigadores del TRI está desarrollando tecnologías para amplificar la capacidad humana, enfocadas en hacer que nuestras vidas sean más seguras y sostenibles. Fundado en 2015, el TRI tiene oficinas en Los Altos, California, y Cambridge, Massachusetts. Para obtener más información sobre el TRI, visite http://tri.global.
Contacto del TRI para los medios:
Wendy Rosen
Directora sénior de Comunicaciones
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FUENTE Toyota Research Institute
