Foto: MIT

Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), han desarrollado un guante repleto de sensores que podrían ayudar a las redes neuronales a descubrir cómo los seres humanos identifican los objetos a través del tacto. Su nombre es TActile escalable (STAG), y cuenta con 550 mini-sensores de presión para crear patrones que podrían ser utilizados para desarrollar manipuladores robóticos y prótesis de manos mejoradas.

Una de las habilidades más valiosas del ser humano es poder identificar un objeto con solo tocarlo. Los ingenieros informáticos quieren llevar esta habilidad a los robots, ya que ello les permitiría crear máquinas más hábiles a la hora de mover objetos, así como también favorecería la creación de manos artificiales más útiles para las personas discapacitadas.

Creando una base de datos para reconocer objetos

La principal interrogante cuando hablamos de un sistema que reconoce objetos a través de sensores, es si cuenta con una base de datos lo suficientemente grande como para que su Inteligencia Artificial (IA) sea efectiva, no solo al identificar un objeto, sino también estimar su peso, algo que hasta ahora, los robots no pueden hacer.

Los investigadores del MIT alcanzaron este hito, al utilizar el guante STAG para reunir la mayor cantidad de datos posibles sobre cómo las personas pueden identificar casi cualquier cosa mediante el tacto. En este sentido, los 550 mini-sensores les permitieron reunir 135,000 cuadros de video de 26 objetos cotidianos, como cucharas, latas de refresco, tijeras, tazas y bolígrafos.

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Posteriormente, la red neuronal hizo que los marcos semi-aleatorios coincidieran con los agarres para formar una imagen total del objeto, algo parecido a lo que ocurre cuando tomamos algo y lo manipulamos con la mano para reconocerlo. Los investigadores utilizaron imágenes semi-aleatorias para que la red neuronal se alimentara de los grupos de imágenes estrictamente vinculados al agarre. De esta forma, la IA no utiliza datos irrelevantes.

Finalmente, el sistema logró identificar objetos con una impresionante precisión del 76 por ciento, sino que también brindó a los expertos del MIT un mejor entendimiento de cómo funciona el agarre de la mano y la manipulación de objetos. Una de las ventajas de este sistema es su bajo costo y alto nivel de sensibilidad.

Mientras que los guantes con sensores que existen en el mercado tienen un costo de miles de dólares y disponen de poco menos de 50 sensores, el nuevo guante del MIT utiliza materiales que pueden conseguirse fácilmente y su costo es de apenas US$ 10.

Referencia: Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove. Nature 569, 698–702 (2019). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1234-z

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