En las últimas décadas, el avance de la robótica ha generado que humanos y robots tengamos que trabajar unos junto a otros. Pero esa cohabitación es complicada: han sido numerosos los accidentes sufridos por humanos a cuenta de robots industriales.
Sin embargo, dichos robots no sólo han hecho poco uso hasta ahora de las oportunidades ofrecidas por la interacción física, sino que carecen de una metodología sistemática que les permita ayudarnos de manera segura y versátil.
Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Sussex, el Imperial College de Londres y la Universidad Tecnológica de Nanyang (Singapur) se han puesto manos a la obra para desarrollar dicha metodología recurriendo para ello al control adaptativo y la teoría del juegos, y facilitar así que los robots puedan 'echarnos una mano' en tareas como el entrenamiento deportivo o la rehabilitación física.
Las bases teóricas
La teoría de juegos es una rama de la economía cuyas bases teóricas se han aplicado a muchas otras ciencias, pues se basa en el estudio las decisiones en las que para que el éxito de un agente (persona, empresa, especie animal o dispositivo robótico) depende de tener en cuenta las decisiones tomadas por el resto de los agentes que intervienen en la situación.
"La teoría de juegos ha tenido un importante impacto en la economía durante el último siglo y desembocado en varios premios Nobel, como el de Nash", explica Etienne Burdet, responsable de robótica humana en el Departamento de Bioingeniería del Imperial College y miembro del equipo de investigadores.
Por otra parte, llamamos 'control adaptativo' al método de control utilizado por un controlador que debe adaptarse a un sistema controlado con parámetros que varían, o son inicialmente inciertos (un ejemplo de este sistema sería un avión en pleno vuelo, cuya masa va disminuyendo durante el trayecto por el consumo de combustible).
Trabajando hombro con hardware
El objetivo de los investigadores fue "desarrollar un controlador de robot interactivo capaz de comprender la estrategia del usuario humano y reaccionar de manera óptima a sus movimientos" y demostrar así que la combinación de ambas perspectivas podía dar lugar a una interacción estable entre ambos y permitirles realizar la tarea con éxito con el mínimo esfuerzo.
Para aplicar con éxito la teoría de juegos a la interacción humano-máquina, los investigadores tuvieron que hacer frente al reto de cómo lograr que el robot conozca las intenciones del ser humano.
Gracias a la combinación de IA y control adaptativo, el robot era capaz de aprender constantemente de las acciones de su usuario humano y adaptar en consecuencia sus propios movimientos.
En palabras de Yanan Li, otro de los investigadores del equipo,
"Al permitir que el robot identifique el comportamiento de los usuarios humanos y explote la teoría de juegos para permitir que el robot reaccione de manera óptima a los mismos, hemos creado un sistema que permite que los robots trabajen junto con humanos como lo hacen los humanos entre sí".
Los científicos han detallado su investigación en un artículo publicado recientemente en la Nature Machine Intelligence, en el que explican cómo se puede usar para ayudar a un sobreviviente de un accidente cerebrovascular a volver a entrenar su control motor.
Pero las aplicaciones potenciales de esta tecnología son numerosas: a nadie se le puede escapar su utilidad para dar soluciones a varios de los grandes obstáculos actuales de la conducción autónoma.
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