Unos robots humanoides con habilidades sociales podrían redefinir el cuidado de los ancianos
En la última década se han instalado robots sociales en diversos espacios públicos, como museos, aeropuertos, bancos y hospitales. Más allá de la navegación básica y la manipulación de los objetos, estos robots necesitan comunicarse de forma natural con las personas. Aunque ya existen formas de herramientas de inteligencia artificial que interactúan con los seres humanos, a menudo carecen de la sofisticación necesaria para realizar tareas sociales complejas que no requieren la supervisión humana. «Por ejemplo, unirse a un grupo de discusión o acompañar a alguien por un edificio concurrido requiere que un robot perciba e interprete con precisión las señales de varios humanos (entre los hablantes) para responder de manera adecuada. Esto exige capacidades de percepción y aprendizaje avanzadas para la toma autónoma de decisiones», señala Xavier Alameda-Pineda, coordinador del proyecto SPRING, financiado con fondos europeos. El equipo de SPRING presentó con éxito unos robots sociales que pueden interactuar eficazmente en espacios públicos complejos e impredecibles. Los robots se probaron en el hospital gerontológico de día Broca. «Los pacientes, a menudo acompañados de amigos o familiares, pasan largas horas en el hospital, esperando resultados o concertando citas. Nuestro objetivo era ofrecer un sistema que no sólo proporcionara información práctica, sino que también aliviara su estrés diario», explica Alameda-Pineda. En las pruebas realizadas con más de noventa pacientes y acompañantes, junto con treinta miembros del personal médico, el equipo de SPRING registró mejoras continuas en las puntuaciones de usabilidad y aceptabilidad a lo largo de sus fases experimentales. «La usabilidad y la evaluación se llevaron a cabo en un hospital de día con un robot humanoide de tamaño completo, lo que difiere de los entornos habituales de los centros de enfermería y del uso de robots más pequeños, parecidos a mascotas», añade Alameda-Pineda. Los investigadores desarrollaron una arquitectura de «software» innovadora para el robot humanoide de nuevo desarrollo, que contaba con cinco módulos para los procesos de percepción (autolocalización, localización humana, procesamiento del habla, análisis del comportamiento humano, gestor de personas) y tres para los procesos de acción (interfaz del experimentador, conversación multipartita, generación de comportamientos no verbales).
Interacciones más naturales
En las plataformas robóticas sociales es difícil conseguir interacciones naturales y fluidas porque es complejo crear un sistema que comprenda de forma fiable las situaciones sociales. Este sistema debe adaptarse a escenarios diversos y evolucionar con los cambios en las interacciones sociales. Para resolver estos problemas, los investigadores utilizaron el Sistema Operativo Robótico estándar para la interacción humano-robot (ROS4HRI), que permite a los robots gestionar información sobre las personas, como su habla, expresiones faciales, movimientos y posición del cuerpo. Esto facilitó a los robots adaptarse y responder en distintos entornos sociales.
Entablar un diálogo multimodal
Los seres humanos se comunican utilizando una mezcla de señales diferentes, como gestos, habla, asentimientos e incluso silencios, para expresarse y entender a los demás. Aunque hasta ahora la investigación ha explorado estas señales por separado, combinarlas de forma eficaz en un robot sigue siendo un reto. «En SPRING se avanzó en este sentido al ayudar a los robots a utilizar el sonido y la vista para identificar a las personas y comprender los sentimientos en palabras habladas. El trabajo también se centró en capacitar a los robots para utilizar los gestos que coincidan con lo que están diciendo, lo que hace que las interacciones sean más naturales», afirma Alameda-Pineda.
Mayor control de los contenidos
Los grandes modelos lingüísticos y los modelos generativos multimodales podrían permitir conversaciones e interacciones en un mundo abierto. Sin embargo, a menudo funcionan como una «caja negra», lo que dificulta su control. Esto es fundamental, sobre todo en ámbitos delicados como la sanidad o la interacción con niños, así como en la gestión de los asuntos como los comentarios racistas o sexistas. «EN SPRING se abordaron estos retos utilizando indicaciones para guiar a los modelos, pero este método no siempre garantiza resultados satisfactorios. Comprender el contexto es fundamental, ya que ayuda a definir los límites de las respuestas aceptables», señala Alameda-Pineda.
Mejorar la personalización y la adaptación
Otro reto para los robots sociales es desarrollar la capacidad de adaptar y personalizar sus interacciones con el entorno de forma autónoma. Esto significa que no necesitarían datos específicos para cada cliente, entorno o tarea cuando se utilizaran en nuevos entornos. En SPRING se exploraron formas de conseguirlo, trabajando en la tecnología necesaria para hacer posibles estos avances.
Palabras clave
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