Matem¨¢ticas para que los robots nos ayuden a vestirnos

En estos a?os estamos viendo la ampliaci¨®n de la rob¨®tica del campo industrial ¨Caplicada, por ejemplo, en la fabricaci¨®n de autom¨®viles¨C al ¨¢rea asistencial o colaborativa, centrada en las personas. En un futuro pr¨®ximo, los robots que alimentan, o que nos ayudan a limpiarnos o a vestirnos, ser¨¢n objetos cotidianos. Su desarrollo abre un abanico de nuevos retos, tanto ¨¦ticos como matem¨¢ticos.

Se asume que la rob¨®tica asistencial ser¨¢ usada por personas de diversa formaci¨®n, en residencias, hospitales, centros de rehabilitaci¨®n, o incluso en casa, por lo que no puede contar con programadores expertos para su funcionamiento diario, sino que deber¨¢ incorporar procedimientos sencillos para transmitir las instrucciones, a trav¨¦s de la teleoperaci¨®n o el guiado kinest¨¦sico. Adem¨¢s, estos robots han de ser muy personalizables, es decir, se han de poder adaptar a las capacidades y preferencias de cada usuario concreto, y mejorar sus prestaciones con la experiencia. Todo esto es posible gracias a sofisticadas herramientas de aprendizaje autom¨¢tico, combinadas con t¨¦cnicas de representaci¨®n de estados y movimientos basadas en geometr¨ªa computacional y topolog¨ªa combinatoria.

Pese a los grandes avances en este campo, hay situaciones que siguen siendo poco manejables para los robots. Por ejemplo, la manipulaci¨®n de objetos deformables, como textiles. La principal dificultad proviene de la gran cantidad de grados de libertad necesarios para caracterizar el estado de un objeto no r¨ªgido y tambi¨¦n de las incertidumbres que aparecen en la percepci¨®n y la acci¨®n del robot.

El objetivo de CLOTHILDE es desarrollar una teor¨ªa de la manipulaci¨®n vers¨¢til de ropa, que podr¨¢ ser aplicada en diferentes contextos

En este reto se centra CLOTHILDE, un proyecto financiado por el Consejo Europeo de Investigaci¨®n (ERC) y liderado por Carme Torras, del Institut de Rob¨°tica i Inform¨¤tica Industrial (CSIC-UPC). Su objetivo es desarrollar una teor¨ªa de la manipulaci¨®n vers¨¢til de ropa, que podr¨¢ ser aplicada en diferentes contextos. En primer lugar, para dise?ar y programar robots que ayuden a vestirse a personas con movilidad reducida. Tambi¨¦n ser¨¢ ¨²til en robots para la log¨ªstica hospitalaria (por ejemplo, para hacer camas), y para gestionar la devoluci¨®n de ropa comprada online. En este ¨²ltimo caso, de momento la revisi¨®n y plegado de las prendas devueltas la hacen humanos, pero hay un gran inter¨¦s por parte de la industria por automatizar estos procesos.

Los robots aprender¨¢n a trav¨¦s de demostraciones de personal no experto. Estos ejemplos se codificar¨¢n en un espacio de estados ¨Clo m¨¢s reducido posible¨C mediante procedimientos de topolog¨ªa computacional, como complejos celulares y homolog¨ªa persistente, y despu¨¦s se optimizar¨¢n con herramientas de aprendizaje autom¨¢tico. La topolog¨ªa se emplea para representar los espacios de configuraciones tanto del robot como de la ropa, con el fin de obtener una descripci¨®n lo m¨¢s global y sucinta posible de la disposici¨®n de la prenda. No interesan detalles como arrugas, sino que se busca identificar puntos caracter¨ªsticos de cada disposici¨®n, como, por ejemplo, la ubicaci¨®n de las esquinas de la ropa.

El aprendizaje autom¨¢tico se emplea para reconocer los estados de la ropa por visi¨®n, una vez el algoritmo ha sido entrenado con miles de im¨¢genes obtenidas por simulaci¨®n

Una vez construido el espacio de configuraciones, se estudian sus singularidades, es decir, los puntos en los que se pierde alg¨²n grado de control del robot, precisamente en los que pueden aparecer movimientos raros, que hay que contemplar y dirigir. El aprendizaje autom¨¢tico se emplea para reconocer los estados de la ropa por visi¨®n, una vez el algoritmo ha sido entrenado con miles de im¨¢genes obtenidas por simulaci¨®n, y tambi¨¦n permitir¨¢ optimizar los movimientos del robot para manipular la ropa.

Es importante tener en cuenta que todos estos avances tambi¨¦n comportan riesgos. Carme Torras aboga por reflexionar sobre la manera en la que nos va a modelar la tecnolog¨ªa que desarrollamos. Por ejemplo, la creaci¨®n de v¨ªnculos emocionales con robots cuidadores podr¨ªa distorsionar la empat¨ªa humana, o nuestra capacidad de relaci¨®n; o tambi¨¦n puede propiciar el aislamiento del usuario, si cubre sus necesidades informativas y relacionales. Estos temas se consideran en una nueva disciplina llamada robo¨¦tica, que ya se est¨¢ empezando a incorporar como asignatura en algunas carreras de ingenier¨ªa e inform¨¢tica en EE UU. En particular, la investigadora ha desarrollado unos materiales para impartir dicha asignatura basados en su novela de ciencia ficci¨®n La mutaci¨®n sentimental, traducida al ingl¨¦s como The Vestigial Heart (MIT Press), que est¨¢n siendo usados en diversas universidades, tambi¨¦n en Europa.

?gata A. Tim¨®n G Longoria es responsable de Comunicaci¨®n y Divulgaci¨®n del ICMAT

Caf¨¦ y Teoremas es una secci¨®n dedicada a las matem¨¢ticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matem¨¢ticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los ¨²ltimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matem¨¢ticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar caf¨¦ en teoremas. El nombre evoca la definici¨®n del matem¨¢tico h¨²ngaro Alfred R¨¦nyi: ¡°Un matem¨¢tico es una m¨¢quina que transforma caf¨¦ en teoremas¡±.

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