Desarrollado por investigadores del MIT y BMW, el nuevo software aplicado a la robótica permite a las máquinas anticipar los movimientos de operarios en una fábrica de automóviles.
La comunicación humana es un proceso de gran complejidad en el que, además de las palabras, entran en juego factores tan dispares como el tono, el lenguaje no verbal o incluso las feromonas. De igual manera, el cerebro humano es capaz de predecir los movimientos de otra persona en función del contexto y las experiencias pasadas. Por ejemplo, si vamos en un coche y vemos a alguien parado ante un paso de cebra, podemos anticipar que se echará a andar y el tiempo que le llevará cruzarlo en función de su agilidad. También, de forma inconsciente, tomaremos en consideración que el movimiento no suele ser lineal, es decir, que puede apretar el paso o bien ralentizarlo. Y, si es un malabarista, que probablemente se quedará en medio lanzando bolas al aire para conseguir una propina. El problema es que a los robots no se les da tan bien la interpretación del contexto ni anticipar imprevistos. Y eso es lo que los ingenieros de BMW advirtieron en una de sus simulaciones de interacción entre robots y humanos.
El experimento inicial de este proyecto tecnológico tuvo lugar en el año 2018, cuando, en colaboración con investigadores del MIT, crearon una réplica de una fábrica con un raíl por donde pasaban los robots para transportar piezas y por el que los operarios cruzaban de vez en cuando. Los robots, al detectar un movimiento humano se quedaban completamente parados hasta que el trabajador hubiera pasado. El software era incapaz de predecir el tiempo que este iba a pasar en un punto de su trayectoria para cruzar el raíl y cuánto tiempo tardaría en volver a cruzarlo. Así que se pusieron manos a la obra para desarrollar un nuevo algoritmo aplicado a la robótica que acortara esos periodos de inactividad que, en una fábrica a gran escala, pueden suponer una considerable pérdida de productividad. El resultado es un nuevo algoritmo capaz de predecir trayectorias parciales de una persona en tiempo real, lo que permite al robot recalcular el tiempo del que dispone para moverse sin correr el riesgo de entrecruzarse.
Es cuestión de tiempo
El nuevo sistema de inteligencia artificial tiene en cuenta diversos factores: además de la distancia recorrida, también calcula los tiempos. Por ejemplo, si una persona acaba de iniciar su movimiento, es probable que tarde más en regresar a su posición inicial: primero tendrá que llegar al punto de destino, llevar a cabo una acción y luego volver. De igual manera, si acaba de cruzar en una dirección es improbable que se dé la vuelta de inmediato. El software, en lugar de seguir un patrón de movimiento fijo, recurre a una base de datos de movimientos previos que le permiten aprender tal como lo hacen los humanos. Según Julie Shah, profesora adjunta de aeronáutica y astronáutica en el MIT, esta es una de las múltiples formas en que están trabajando para mejorar la comprensión que tienen los robots de las conductas humanas. El uso de este tipo de técnicas en la tecnología robótica es extrapolable a muchos otros campos de la vida cotidiana, tal como la circulación del tráfico, donde lo imprevisible es la norma.
Fuente: MIT
