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Contexto: Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) han tomado gran relevancia en los últimos años, al integrarse en diversos sectores de la economía, como el agrícola, energético, público, construcción, entre otros. Precisamente, en este último sector, se han venido realizando avances que permiten la manipulación, transporte e identificación de elementos propios del sector, así como la cooperación entre distintos robots aéreos o robots terrestres para solucionar el problema de límite de carga, asociado a los UAV. Método: Este trabajo está dividido en cuatro categorías en las que los UAV y los sistemas aéreos no tripulados (UAS, por su sigla en inglés) han aportado al desarrollo de actividades de construcción de forma autónoma. Se realiza una búsqueda exhaustiva mediante Google Scholar empleando palabras claves tales como “UAV”, “robotics”, “UAS”, “construction”, “cooperation”, “architecture” y “assembly”, las cuales permiten identificar trabajos desarrollados en este campo. En la búsqueda se realiza combinaciones entre las distintas palabras con el fin de reducir el amplio panorama que se presenta al utilizar tan solo una de ellas. Resultados: Se obtiene un panorama de diversos sistemas aéreos no tripulados que ejecutan tareas simples que conlleven la automatización del sector de la construcción; en ese sentido, se enumeran las características, virtudes y limitantes actuales de estos sistemas, así como, los desafíos que se proponen a futuro. Conclusiones: El mercado actual de UAV está orientado principalmente a sistemas teleoperados; sin embargo, centros de investigación han venido desarrollando UAV y UAS más autónomos. La baja capacidad de carga de estos sistemas ha sido compensada con la cooperación entre robots aéreos, terrestres e, inclusive, humanos. Dicha cooperación exige la creación de algoritmos que coordinen todos los agentes que intervienen en el sistema. Se deben tener en cuenta las condiciones del entorno de construcción, así como, la precisión y estabilidad de estos sistemas.

Como herramienta de inteligencia artificial, la computación memética emplea modelos de ciertos elementos cerebrales, llamados neuro-memes, hipotéticamente implicados en la simbolización, diseminación y evolución de las características culturales en las sociedades humanas. Con la finalidad de simular el gran potencial evolutivo de los neuro-memes, recientemente se presentó el Perceptrón auto-supervisado (SSP) como replicador neuro-memético artificial, cuya capacidad de aprendizaje imitativo fue verificada al controlar un robot muy sencillo. Con respecto a dicha capacidad se observó una deficiencia aprehensiva cuando el imitador solamente observa la conducta libremente evidenciada por el instructor. Al atender dicha deficiencia se encontró la incapacidad de imitar una conducta con ciertas características. Considerando que el SSP es un modelo orientado al desarrollo de sistemas colectivos, en este artículo se presenta un sistema multi-agente compuesto por varios SSP, con el cual se solucionaron dichas dificultades encontradas en un SSP individual.