{"id":26780,"date":"2021-01-15T02:03:55","date_gmt":"2021-01-15T08:03:55","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=26780"},"modified":"2021-01-15T02:03:56","modified_gmt":"2021-01-15T08:03:56","slug":"un-algoritmo-ensena-a-los-robots-a-predecir-el-comportamiento-humano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/un-algoritmo-ensena-a-los-robots-a-predecir-el-comportamiento-humano\/","title":{"rendered":"Un algoritmo ense\u00f1a a los robots a predecir el comportamiento humano"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-background has-text-align-center has-luminous-vivid-amber-background-color\"><strong>Desarrollado por investigadores del MIT y BMW, el nuevo software aplicado a la rob\u00f3tica permite a las m\u00e1quinas anticipar los movimientos de operarios en una f\u00e1brica de autom\u00f3viles.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"523\" src=\"https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5-1024x523.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26782\" srcset=\"https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5-1024x523.png 1024w, https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5-300x153.png 300w, https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5-768x392.png 768w, https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5-1536x784.png 1536w, https:\/\/goldenti.com\/site\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/imagen-5.png 1551w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>La comunicaci\u00f3n humana es un proceso de gran complejidad en el que, adem\u00e1s 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 funci\u00f3n 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 echar\u00e1 a andar y el tiempo que le llevar\u00e1 cruzarlo en funci\u00f3n de su agilidad. Tambi\u00e9n, de forma inconsciente, tomaremos en consideraci\u00f3n 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 quedar\u00e1 en medio lanzando bolas al aire para conseguir una propina. El problema es que a los <strong>robots<\/strong> no se les da tan bien la interpretaci\u00f3n del contexto ni anticipar imprevistos. Y eso es lo que los ingenieros de BMW advirtieron en una de sus simulaciones de <strong>interacci\u00f3n entre robots y humanos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>El experimento inicial de este <strong>proyecto tecnol\u00f3gico<\/strong> tuvo lugar en el a\u00f1o 2018, cuando, en colaboraci\u00f3n con investigadores del MIT, crearon una r\u00e9plica de una f\u00e1brica con un ra\u00edl 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 ra\u00edl y cu\u00e1nto tiempo tardar\u00eda en volver a cruzarlo. As\u00ed que se pusieron manos a la obra para desarrollar un nuevo<strong> algoritmo aplicado a la rob\u00f3tica<\/strong> que acortara esos periodos de inactividad que, en una f\u00e1brica a gran escala, pueden suponer una considerable p\u00e9rdida de productividad. El resultado es un <strong>nuevo algoritmo<\/strong> capaz de predecir trayectorias parciales de una persona en tiempo real, lo que permite al <strong>robot<\/strong> recalcular el tiempo del que dispone para moverse sin correr el riesgo de entrecruzarse. \u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Es cuesti\u00f3n de tiempo<\/h2>\n\n\n\n<p>El nuevo sistema de <strong>inteligencia artificial<\/strong> tiene en cuenta diversos factores: adem\u00e1s de la distancia recorrida, tambi\u00e9n calcula los tiempos. Por ejemplo, si una persona acaba de iniciar su movimiento, es probable que tarde m\u00e1s en regresar a su posici\u00f3n inicial: primero tendr\u00e1 que llegar al punto de destino, llevar a cabo una acci\u00f3n y luego volver. De igual manera, si acaba de cruzar en una direcci\u00f3n es improbable que se d\u00e9 la vuelta de inmediato. El software, en lugar de seguir un patr\u00f3n de movimiento fijo, recurre a una base de datos de movimientos previos que le permiten aprender tal como lo hacen los humanos. Seg\u00fan Julie Shah, profesora adjunta de aeron\u00e1utica y astron\u00e1utica en el MIT, esta es una de las m\u00faltiples formas en que est\u00e1n trabajando para mejorar la comprensi\u00f3n que tienen los robots de las conductas humanas. El uso de este tipo de t\u00e9cnicas en la <strong>tecnolog\u00eda rob\u00f3tica<\/strong> es extrapolable a muchos otros campos de la vida cotidiana, tal como la circulaci\u00f3n del tr\u00e1fico, donde lo imprevisible es la norma.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fuente:<\/strong> <a href=\"http:\/\/news.mit.edu\/2019\/robots-predict-human-movement-0611\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MIT<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desarrollado por investigadores del MIT y BMW, el nuevo software aplicado a la rob\u00f3tica permite a [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":14,"featured_media":26782,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-26780","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticas"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - 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