Descripcion detallada del proyecto
Este proyecto representa un sistema completo de asistencia robótica que combina machine learning con ingeniería robótica. El núcleo del sistema es un modelo transformer (CodeT5) entrenado específicamente para interpretar comandos en lenguaje natural y convertirlos en operaciones matemáticas precisas para robótica.
Características principales:
- Motor de IA personalizado: Modelo transformer entrenado que alcanza 92.94% de precisión en interpretación de comandos con dataset pequeño (poco mas de 500 frases)
- Cálculos robóticos completos: Cinemática directa/inversa, matrices de transformación DH, análisis Jacobiano
- Simulaciones 3D interactivas: Visualización en tiempo real del brazo robótico usando Plotly
- Interfaz web moderna: Frontend responsivo con chat en tiempo real
- Memoria contextual: Sistema que recuerda parámetros de comandos anteriores
Utilizacion
- 1- Clonar repositorio de GitHub y descargar el Release "Robot_AI_TrainedModel"
- 2- Guardarlo en Backend/models
- 3- Entrar al directorio principal via la terminal
- 4- pip install -r required.txt
- 5- cd Backend
- 6- python api.py
- 7- Abrir http://127.0.0.1:5000 en el navegador
Logros alcanzados
- Proyecto con bastante potencial por delante (se ira actualizando)
- Fine-tuning de modelos transformer para tareas específicas
- Creacion de datasets especializados
- Procesamiento de lenguaje natural aplicado a dominios técnicos
- Me enseñó, tras varios intentos fallidos con Ollama y FlanT5, el valor de elegir bien el modelo preentrenado: solo CodeT5 ofreció la precisión técnica que necesitaba