Cómo utilizar la teoría de juegos en la colaboración entre humanos y robots
¿Y si los robots pudieran trabajar con nosotros para ayudarnos en actividades como el entrenamiento deportivo o la rehabilitación física? Para ayudarnos a conseguir nuestros objetivos, necesitarían comprender nuestras acciones y adaptar su comportamiento en consecuencia. Aunque cada vez se utilizan más en campos que van desde la fabricación hasta la cirugía, los robots no son capaces de reaccionar de manera óptima ante los usuarios individuales. Los científicos, apoyados en parte por el proyecto financiado con fondos europeos CogIMon, abordaron esta cuestión adaptando la teoría de juegos para analizar la interacción física entre un robot y un ser humano. Su investigación se publicó recientemente en la revista «Nature Machine Intelligence». En un artículo del Imperial College de Londres se resume el marco teórico del estudio: «Para aplicar con éxito la teoría de juegos en su interacción, los investigadores tuvieron que superar el problema de que el robot no es capaz de razonar cuáles van a ser las intenciones del humano». Aprender el comportamiento humano El equipo de investigación estudió cómo «debería controlarse un robot para proporcionar una respuesta estable y adecuada a un usuario con comportamientos desconocidos durante la realización de movimientos en actividades como el entrenamiento deportivo, la rehabilitación física o la conducción compartida». En el artículo del Imperial College de Londres se señala que el equipo estudió «la diferencia entre los movimientos esperados y los realizados para estimar la estrategia humana, es decir cómo el ser humano utiliza los errores realizados en una tarea para generar acciones nuevas». A esto se añade: «Por ejemplo, si la estrategia de los humanos no les permite completar la tarea, el robot puede esforzarse más para ayudarles. Enseñar al robot a predecir la estrategia humana, le permite cambiar la suya en respuesta a esta». Los científicos probaron su marco en simulaciones y experimentos con humanos. Según el artículo, demostraron «que el robot puede adaptarse cuando la estrategia humana cambia despacio, como cuando el humano está recuperando fuerzas, y cuando la estrategia humana es cambiante e impredecible, como cuando se hace daño». El proyecto CogIMon (Cognitive Interaction in Motion) se estableció para alterar «la forma en la que los robots interactúan con los humanos mediante la introducción de robots más flexibles, obedientes, capaces de aprender y fáciles de utilizar», tal y como se explica en el sitio web del proyecto. «El objetivo del proyecto CogIMon es que se produzca un cambio radical en la interacción entre humanos y robots, orientado a la integración sistemática de capacidades de interacción resistentes y fiables en equipos de humanos y robots obedientes, en concreto el humanoide obediente COMAN». Además, se señala que para lograr este objetivo, el proyecto utiliza «robots del mundo real en demostraciones sofisticadas consistentes en recepciones y lanzamientos suaves e interactivos, en interacciones con los COMAN en las que se producen cambios de contacto y de distribución del equipo, y en manipulaciones multibrazo mediante ingeniería dirigida completamente por modelos». El robot de la plataforma COmpliant HuMANoid (COMAN) fue desarrollado como parte del proyecto del Séptimo Programa Marco de Investigación y Desarrollo Tecnológico AMARSi (Adaptive Modular Architecture for Rich Motor Skills), que estuvo en marcha desde 2010 hasta 2014. Como se explica en el sitio web del proyecto AMARSi, gracias a su resistencia física, es capaz de caminar y mantener el equilibrio, además de ser autónomo desde el punto de vista energético. Para más información, consulte: Sitio web del proyecto CogIMon
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Alemania
