– Jun 6, 2019, 8:00 (CET)

Los guantes con sensores del MIT que ayudarán a los robots a reconocer mejor los objetos

Estos sensores, que además son producidos a bajo coste, podrían servir también para hacer prótesis mejores y más funcionales para las personas.

Tocar y reconocer un objeto puede ser una tarea muy difícil par aun robot. Por este motivo, desde el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) han presentado en la revista Nature unos guantes que harán más fácil el funcionamiento de los futuros robots. Además, el precio de fabricación de estos sensores apenas supera los 10 dólares, mientras que los que se han usado en experimentos similares hasta ahora cuestan "miles", según señala la institución.

Sin embargo, la importancia de estos guantes con sensores podría ir mucho más allá de los robots: también podrían servir para crear prótesis más funcionales para personas a las que les falte la mano.

Buscar en la oscuridad, ya sean las gafas o el vaso de agua, es una de las grandes especialidades del ser humano. Nuestro tacto y memoria nos ayudan a reconocer qué es lo que tenemos entre las manos. Y es justamente esta habilidad la que tratan de imitar a los expertos en robótica. Este es el motivo que ha llevado a este grupo de investigadores a crear el llamado guante táctil escalable (STAG, por sus siglas en inglés), con 550 sensores de presión diminutos, que además tienen una producción de bajo coste, cuya principal función es generar patrones para crear manipuladores robóticos y manos protésicas mejoradas.

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Sin embargo, antes de poder usar este tipo de guantes, ya sea en robots o en humanos, hay que generar una gran base de datos con objetos para que puedan ser reconocidos por las máquinas, también para que las personas puedan calcular con verlo el peso que puede tener el objeto que va a sostener. Estimar el peso de las cosas, actualmente, es una dificultad añadida para los robots y las prótesis, si se pudiera salvar este obstáculo, se mejoraría la calidad de vida de quienes lo utilicen y el rendimiento de las máquinas.

"Los seres humanos pueden identificar y manejar objetos bien porque tenemos retroalimentación táctil. Cuando tocamos objetos, sentimos alrededor y nos damos cuenta de lo que son. Los robots no tienen esa retroalimentación", explica el doctor Subramanian Sundaram, un exestudiante graduado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL). "Siempre hemos querido que los robots hagan lo que los humanos pueden hacer, como lavar los platos u otras tareas. Si quieres que los robots las hagan, deben poder manipular muy bien los objetos", añade.

Para ello el MIT ha empezado la investigación con 26 objetos cotidianos como una lata de refresco, unas tijeras, una pelota de tenis, una cuchara, un bolígrafo y una taza. A la vez que el sistema trataba de averiguar de qué objeto se trataba, también intentaba predecir los pesos: "El sistema predijo las identidades de los objetos con una precisión de hasta el 76%", indican desde el MIT. Por otra parte, a la hora de predecir los pesos, estos pueden variar unos 60 gramos del peso correcto del objeto.

¿Cómo funciona el guante?

MIT

STAG está hecho con láminas de un polímero que conduce la electricidad y que cambia la resistencia según la presión aplicada. Se cosieron hilos conductores sobre el polímero desde la punta de los dedos hasta la base de la palma. Los hilos están superpuestos de tal forma que se convierten en sensores de presión: "Cuando alguien que usa el guante siente, levanta, sujeta y deja caer un objeto, los sensores registran la presión en cada punto", apuntan desde el MIT.

Estos hilos están conectados a un circuito externo que traduce los datos de presión en mapas táctiles, es decir, básicamente hace vídeos breves de los puntos que crecen y se contraen en un gráfico de una mano que crecen según la presión ejercida. Y cuanto más grande es el punto, mayor es la presión ejercida sobre ella. Gracias a estos mapas, los investigadores han reunido de datos de aproximadamente 135.000 cuadros de vídeo de interacciones con estos 26 objetos analizados. Esos marcos pueden ser utilizados por una red neuronal para predecir la identidad y el peso de los objetos, y proporcionar información sobre la comprensión humana.

Para identificar objetos, los investigadores diseñaron una red neuronal convolucional (CNN), que generalmente se usa para clasificar imágenes, para asociar patrones de presión específicos con objetos específicos. "Pero el truco fue elegir marcos de diferentes tipos de agarres para obtener una imagen completa del objeto", comentan desde la institución.

El sistema de detección táctil podría usarse en combinación con la visión tradicional por computadora y los conjuntos de datos basados ​​en imágenes, apuntan desde el MIT, "para brindar a los robots una comprensión más humana de la interacción con objetos".

Otros guantes con sensores similares que se utilizan hoy en día cuestan miles de dólares, según señalan desde el MIT, "y , a menudo, contienen solo unos 50 sensores que capturan menos información", añaden. "A pesar de que STAG produce datos de muy alta resolución, está hecho de materiales disponibles comercialmente por un total de alrededor de 10 dólares", concluyen.