En la actualidad se dispone de modernos robots que pueden realizar, de manera muy eficiente, todo tipo de tareas peligrosas y difíciles, desde desactivar bombas, hasta ensamblar automóviles; aunque estas máquinas sobresalen en tareas específicas, han demostrado tener limitada capacidad de realizar actividades que requieren de motricidad fina y de hacer algo tan trivial como agarrar un objeto, lo cual es uno de los mayores problemas en la robótica. Investigadores de la Universidad de Bielefeld en Alemania, han desarrollado una mano que cuenta con un sistema inteligente de agarre, que de manera autónoma se familiariza con objetos novedosos.
El nuevo sistema funciona sin conocer previamente las características de los objetos. Los resultados de este trabajo investigativo podría contribuir a que futuros robots de servicio sean capaces de adaptarse de forma independiente a trabajar en industrias y hogares.
El Dr. Helge Ritter, profesor de Neuroinformática y líder del proyecto, expresa: “Nuestro sistema aprende probando y explorando por su propia cuenta, al igual que lo hacen los bebés cuando inspeccionan nuevos objetos”.
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Los investigadores están trabajando en un robot con dos manipuladores que han sido diseñados basándose en el comportamiento humano, en términos de apariencia y movilidad. El cerebro del robot aprende a reconocer objetos desconocidos, sobre la base de su forma o color, y ha demostrado ser capaz de reconocer objetos como frutas, platos o animales de peluche.
Dependiendo de la identificación del objeto, se generan diferentes acciones posibles; de este modo, una manzana puede ser sostenida, mientras que un botón puede ser pulsado. El sistema aprende a reconocer tales posibilidades como características y construye un modelo para interactuar y volver a identificar el objeto en el futuro.
Para lograr esto, el proyecto interdisciplinario incorporó los avances de la inteligencia artificial con la investigación de otras disciplinas. Un grupo realizó una investigación en la que examinaron qué características son más significativas en la percepción humana. Al respecto, Thomas Schack, coautor del estudio señala: “Fue sorprendente que el peso tiene poca relevancia. Nosotros, los humanos nos basamos principalmente en la forma y tamaño cuando diferenciamos objetos”.
En otro estudio, a los sujetos de prueba le fueron cubiertos los ojos y tuvieron que manipular objetos que diferían en peso, forma y tamaño. Con cámaras infrarrojas se registraron los movimientos de sus manos. Los investigadores pudieron observar cómo las personas palpan un objeto, y cuáles son las estrategias que prefieren utilizar para identificar sus características.
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Toda la información compilada por los investigadores, sirvió de base para el diseño y desarrollo del ambicioso programa, que no sólo se centró en perfeccionar la capacidad de agarrar objetos, sino que va más allá. El Dr. Robert Haschke, mentor de aprendizaje humano del proyecto, ayuda al sistema a adquirir un desempeño más sencillo y habitual; para ello, Haschke le ha integrado al sistema la capacidad de reconocer instrucciones habladas y gestos. Utilizando cámaras a color y sensores de profundidad, dos monitores muestran cómo el sistema percibe su entorno y reacciona a las instrucciones de los seres humanos.
El Dr. Ritter comenta: “Queremos entender literalmente la manera de aprender a percibir el entorno con nuestras manos; para ello, estamos llevando a cabo investigación básica que puede servir al autoaprendizaje de los robots del futuro, tanto para fines industriales como domésticos.”